云计算|边缘计算安全性，成为万物互联的新焦点
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随着数据量级的持续发展 ， 海量数据的处理与日益增长的处理速度需求 ， 成为越来越多人关注的焦点 ， 数据处理中心的扩展与数据安全和服务保障成为提高服务质量的重要标准 ， 而单纯的云服务似乎有点力不从心 。 而一直甘做“云”助手的边缘计算的作用也日益凸显 。
云越来越受欢迎的主要原因在于其支持的业务模式 ， 最终将使得成本降低 ， 并提供更大的可扩展性及按需供应资源的服务 。 云的特性 ， 如支持无处不在的连接、弹性、可扩展资源和易于部署等也使得这些计算配置适用于诸如物联网—传感器、移动设备等领域 。 随着一系列限于地理分布相关、低时延、位置感知和移动性支持等新业务的涌现 ， 将云服务延伸到边缘已经成为现今技术的趋势和热点 。
由于万物互联是以感知为背景的应用程序运行和海量数据处理 ， 单纯依靠云计算这种集中式的计算处理方式 ， 将不足以支持这样的业务模式 ， 而且云计算模型已经无法有效解决云中心传输宽带、负载、数据隐私保护等问题 。 由此 ， 边缘计算应运而生 ， 与现有的云计算集中式处理模型相结合 ， 能有效解决云中心和边缘的海量数据处理问题 。 与此同时 ， 边缘计算作为一个新生事物 ， 面临着许多新的挑战 ， 既要考虑信息安全六大要素 ， 也要根据边缘计算的特点因地制宜 ， 采取有针对性的安全策略 ， 尤其在数据安全和隐私保护方面 。
由于边缘计算存在分布式架构、异构多域网络、实时性要求、数据的多源异构性、感知性以及终端的资源受限等特点 ， 传统云计算环境下的数据安全和隐私保护机制无法适用于边缘设备产生的海量数据防护 。 数据的计算安全、存储安全、共享安全、传播和管控以及隐私保护等问题变得越来越突出 。 此外 ， 边缘计算的另一个优势在于利用了终端硬件资源 ， 使移动终端等设备也可以参与到服务计算中来 ， 实现了移动数据存取、低管理成本和智能负载均衡 。 但这也极大地增加了接入设备的复杂性 ， 而且由于移动终端的资源受限 ， 其所能承载的安全算法执行能力和数据存储计算能力也有相应的局限性 。
【云计算|边缘计算安全性，成为万物互联的新焦点】相比于云计算的集中式存储计算架构 ， 边缘计算的安全性有其特定的优势 。 主要原因有数据是在离数据源最近的边缘节点上暂时存储和分析 ， 这种本地处理方式使得网络攻击者难以接近数据：其二 ， 数据源端设备和云之间没有实时信息交换 ， 窃听攻击者难以感知任何用户的个人数据 。 但是 ， 边缘计算的安全性仍然面对以下诸多挑战：核心设施安全、边缘服务服务器安全、边缘网络安全、边缘设备安全 。 要创造一个安全可用的边缘生态系统 ， 实施各种类型的安全保护机制至关重要 。
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