2018年物联网范围马上爆发的两大应用:区块链及机器学习

时间:2021-07-03 23:34编辑:未知


区块链和机器学习这两大趋势进步始于2016年,并将持续到2018年,而且可望出现更多引人入胜的定义证明。

据IoT Evolution World报导,机器学习是AI的一个分支。AI的研究是从“推理”到“常识”,再到以“学习”为重点,有一条自然、明确的脉络可循。机器学习则是达成AI的一个渠道,即以机器学习为方法解决AI中的问题。

机器学习已有一些有趣的案例研究,比如具串流视讯功能的零售店监视器,可借机器学习功能实行脸部辨识及扫描某些行为,察看消费者在店内行走的模式。这不只能带来主动的安全手段,还能在不挖掘顾客个人数据的状况下实行任务,防止潜在的个人隐私问题。

区块链是另个马上在2018年爆发的主要应用,尤其是金融科技新创公司。区块链的支付和安全应用,几乎一定会让企业重新考虑怎么样将其用于记录财务买卖。

在2017年曾接二连三传出新的物联网安全漏洞,对工业范围而言,这是非常紧急的问题。因为工业物联网设施资产寿命非常长,制造业的连网设施平均可用7~10年,因此工业公司历来会尽量让设施保持最低的互联网联机。

在设施用期限内保持设施更新和安全功能非常重要,但其中不少设施没办法随便安装修补程序。伴随制造业务中日渐融入更多连通性,工业世界对互联网安全的思维需飞速赶上,以免不安全的设施持续处于脆弱状况。

现在市场上的很多物联网装置事实上并无适合的安全方案,安全协议、密码策略都太弱,且无有效办法来修补或安装操作系统更新。在2017年出现KRACK和Reaper等物联网攻击事件后,2018年料将再度出现针对物联网装置的大规模殭尸互联网攻击。

工业范围可解决此问题的办法之一,就是在连网装置上下载和安装最新更新。而美国参议院的改变IoT互联网安全法案是朝正确的方向迈出的积极一步。

自驾车可能还在早期进步阶段,但绝不是遥远将来的趋势,距其成为主流仅剩几年时间。自驾车浪潮将带来一种全新思维方法。简言之,购买及驾驶自有汽车的传统模式将成为过去。

将来消费者会在肯定时间内向供货商租用由移动装置控制的汽车,而非直接拥有。要汽车使用时,自驾车就会到指定地址待命,消费者毋须在两地移动时自行管理汽车。另一方面,出租车和大众运输将借助物联网来提供更好服务、更有效的路线和更让人认可的客户体验。

作者:陈端武

本文标签: 机器学习 区块链

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