利用AI解决未来AIoT安全问题
智能设备中的人工智能(AI)使设备能够了解我们的日程安排、识别我们的面孔、向我们推荐电影等。这些大多数设备仅利用云连接来运行AI应用程序并访问其运行所需的数据库,因为云提供了一种访问所需数据和处理能力的简便方法.
多年来,云服务一直是消费者和企业的首选,因为云提供的访问便利是显而易见的。最近,频繁发生的安全和隐私侵犯事件让很多用户质疑云存储是否仍然是唯一的解决方案,而隐私侵犯仅仅是使用这些设备的成本。因此,在使用仅依赖云连接的设备时存在许多问题。
目前,安全仍然是云计算的头号问题,存在很多开放的云漏洞。从个人信息、数据证书到知识产权,一旦数据泄露,将存在安全风险和损失风险。
在云计算中,数据所有权是许多公司和消费者试图解决的问题。数据和加密密钥位存储在第三方服务提供商中。因此,在出现意外情况和停机时,用户可能无法访问此数据。如果发生这种情况,可能意味着授权进入家庭的人脸识别摄像头不会自动开门等。会有其他辅助措施,但会给用户带来不便。
分布式拒绝服务(DDoS)攻击非常常见且具有破坏性。我们生活中常用的一些服务可以随时被攻击者控制。据估计,到2025年,全球在线物联网设备将达到416亿台,DDoS攻击可能翻倍。
目前,需要传输到云上进行处理的数据量非常大,而且只会随着我们对云服务的依赖程度的增加而继续增长,我们对带宽的需求也会成倍增长,需要在云上存储和计算的内容和成本也会增加。最终,这些高昂的成本将由消费者支付。
终端设备的边缘人工智能
终端设备的边缘人工智能处理是增加云服务应用的一种方式。它支持对设备上的数据进行本地处理和分析,并且可以正常工作,而无需将数据传输到云端。因此,无需持续向大型科技公司或政府机构运行的服务器发送大量数据,并将其存储在云中。
相反,大部分数据将在设备上计算,允许删除大部分无用的数据,而只保存需要确认的重要数据并发送到云端进行进一步处理。这是目前许多业务应用程序最安全、最私密的方式。同时,它可以显著降低与更高带宽要求和云存储相关的成本。
过去,芯片很快就过时了,但是终端设备技术所使用的芯片是可重新配置的,这意味着它们可以适应AI技术的升级和发展,并适应未来的AI模型。本质上,人工智能模型可以很容易地重新配置,通过将它们分解为基本的构建块来利用下一代软件的增强功能。因此,如果人工智能技术显著更新,芯片可以在同一个设备中更新,而无需全部更换。
如果完全采用边缘计算的终端设备,就能够创造最安全、最私密的网络环境,连接用户生活中的每一个人工智能设备和服务。设备将在专用网络中相互通信,而不是在终端设备和云之间来回通信。这将有助于实现所有人工智能的无缝、安全、私密应用,提高人们的智能生活体验。
混合解决方案
但是,如果您完全放弃云,只依赖设备上的边缘处理能力,这与开发人员过去犯下的错误没有区别。这不是云服务和智能边缘终端之间的直接选择。相反,我们应该专注于云服务和智能终端的协同工作。
智能终端设备的安全性和隐私性,加上云端强大的存储和数据分析处理能力,将塑造下一代智能设备和物联网。这种混合解决方案将使人工智能发挥其最大的潜力。在先进的终端设备芯片和强大的云技术支持下,全连接社会将比以往更加紧密和安全。通过技术实施的正确部署,我们可以发挥技术优势,丰富我们的生活,走向一个新的aiot时代。