隨著智能化的逐漸落地，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能都有不俗的表現(xiàn)。

同樣，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，不少人也開始將這個(gè)時(shí)代稱為“智能農(nóng)業(yè)”時(shí)代。

可以料想到，未來，智能農(nóng)業(yè)的規(guī)模只會(huì)越來越大。到本十年末，世界人口預(yù)計(jì)將超過85億，其中超過8.4億人會(huì)受到嚴(yán)重饑餓的影響，落在智能農(nóng)業(yè)肩上的擔(dān)子，就是要提高糧食的產(chǎn)量和效率。

但是有得就必有失，隨著數(shù)字技術(shù)發(fā)展起來的，還有潛在的網(wǎng)絡(luò)安全漏。

于是，隨著農(nóng)業(yè)4.0，也就是智能農(nóng)業(yè)的提出，產(chǎn)量問題自然是重點(diǎn)關(guān)注，更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析以及更智能的自動(dòng)化和決策能力同樣不可忽視。

盡管目前，研究人員們對(duì)智能農(nóng)業(yè)進(jìn)行了廣泛的研究，但“尚未解決圍繞智能農(nóng)業(yè)的安全問題”，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的Xing Yang表示。

他補(bǔ)充到，迄今為止，該領(lǐng)域的研究主要涉及將傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)背景。相比之下，農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全沒有得到足夠的重視。

Yang和他的同事們調(diào)查了不同種類的智能農(nóng)業(yè)，以及針對(duì)它們的關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用。農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序具有引起安全問題的獨(dú)特特征，他們對(duì)此進(jìn)行了列舉，也提出了相應(yīng)的對(duì)策，并以論文的形式發(fā)表在了IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica上。

文章中寫到，田間農(nóng)業(yè)可能會(huì)受到設(shè)施損壞的影響，以及家禽和牲畜育種可能會(huì)遇到傳感器故障，溫室栽培可能會(huì)面臨控制系統(tǒng)的入侵等。所有這些都可能導(dǎo)致IoT架構(gòu)（包括硬件和軟件）損壞，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)運(yùn)營(yíng)失敗。

此外，數(shù)據(jù)采集技術(shù)面臨威脅，包括惡意攻擊、未經(jīng)授權(quán)的訪問、隱私泄露等，而區(qū)塊鏈技術(shù)可能容易受到訪問控制失敗和不安全的共識(shí)協(xié)議的攻擊。

Yang認(rèn)為，智能農(nóng)業(yè)中最緊迫的安全問題涉及物理環(huán)境，例如工廠控制系統(tǒng)的入侵和無人機(jī)（UAV）的錯(cuò)誤定位。他說：“農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)不如城市，這意味著，某些地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)信號(hào)較差，這就會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的基站信號(hào)?！?/p>

研究人員還特別注意了農(nóng)業(yè)設(shè)備潛在的安全威脅，Yang表示：“考慮到IoT設(shè)備在農(nóng)田中的部署相對(duì)稀疏且無法得到有效監(jiān)督，如何確保設(shè)備的物理安全也是一個(gè)挑戰(zhàn)?！薄按送?，由長(zhǎng)距離信號(hào)傳輸引起的延遲也增加了Sybil攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，Sybil攻擊正在通過虛擬節(jié)點(diǎn)傳輸惡意數(shù)據(jù)?！?/p>

例如，在他們的太陽能殺蟲燈實(shí)驗(yàn)中，他們發(fā)現(xiàn)，燈的高壓脈沖影響了基于Zigbee的IoT設(shè)備和數(shù)據(jù)采集傳感器的數(shù)據(jù)傳輸。因此，Yang說，為了最大程度地減少不必要的損失，必須根據(jù)實(shí)際在田間的部署情況研究每種設(shè)備，包括特定農(nóng)業(yè)設(shè)備可能的安全風(fēng)險(xiǎn)，這一點(diǎn)很重要。

該研究還總結(jié)了適用于智能農(nóng)業(yè)的現(xiàn)有安全和隱私對(duì)策，包括身份驗(yàn)證和訪問控制協(xié)議、隱私保護(hù)框架、入侵檢測(cè)系統(tǒng)以及加密和密鑰管理。

Yang樂觀地認(rèn)為，可以使用現(xiàn)有技術(shù)（例如邊緣計(jì)算，人工智能和區(qū)塊鏈）的應(yīng)用來緩解某些現(xiàn)有問題。他說，可以開發(fā)可能檢測(cè)惡意用戶存在的AI算法，而可以將現(xiàn)有的工業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用于為農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)目標(biāo)明確的安全方案。

他說，這代表了一項(xiàng)重大的研究挑戰(zhàn)，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)方法中使用的當(dāng)前數(shù)據(jù)集并不基于智能農(nóng)業(yè)環(huán)境。因此，需要新的數(shù)據(jù)集來在智能農(nóng)業(yè)環(huán)境中構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)器。

Yang說：“這些技術(shù)可以幫助發(fā)展智能農(nóng)業(yè)并解決一些現(xiàn)有的安全問題，但是它們存在漏洞，因此也帶來了新的安全問題。”

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