What is the Internet of Things (IoT) and how can we secure it?
 |
| 瀚錸科技代理「ForceShield」，採用革命性的「動態應用安全架構」 |
來源：2cm 作者：蔡亦真
2018年全球物聯網支出金額預估至7,725億美元，至2020年物聯網支出金額將突破1兆美元，屆時物聯網發展將更成熟，而物聯網安全問題也將更上層樓，預計未來的網路戰爭將成為「分析自動化」的攻防戰場。
物聯網概念的起源，最早由比爾蓋茲在1995年《未來之路》書中提到，對於未來智慧家庭的願景，描述家電透過網路鏈接，提供既人性又智慧的服務。
1998年，美國麻省理工學院提出物聯網(Internet of Things, IoT)，物聯網一詞開始廣為人知。
過去無線網慧未普及，而且硬體與感測技術昂貴，所以物聯網的發展受到限制，近年來隨著行動網慧的成熟，與智慧聯網裝置的普及，促使物聯網應用發展快速，為提供更美好的生活、便捷的環境，無論是日常物品或工作環境中的裝置、設備都將走向數位化及聯網化，進而可以產生更好的使用體驗或效率。
不僅個別的物品或裝置本身，透過平台讓這些物品或裝置知曉彼此存在，並且相互溝通，應用的範圍從手錶、電視、冰箱、汽車，到整個工廠的作業設備、甚至是整個國家建設，點燃了萬物聯網的新時代。
根據IDC最新的全球物聯網地區調查，2018年全球物聯網支出金額預估至7,725億美元，逼近8,000億美元，年增14.6%。預期2020年將突破1兆美元，2017~2021年年複合成長率(CAGR)為14.4%。從地區分析，亞太地區年複合成長率最高，達42.5%，預計2018年亞太地區(APeJ)物聯網支出將達到2,917億美元，相較於2017年的2,601億美元，年成長率達12.1%。
亞太地區的物聯網需求遠高於其他地區，主要原因在於日本、韓國、新加坡與中國等亞太國家，將物聯網視作國家級基礎建設，積極投入龐大資金與資源實踐智慧城市有關(圖1)。
圖1 亞洲地區物聯網市場呈現蓬勃發展數據源：IDC(2018)
製造業/運輸業出擊 2018年亞太區數位化轉型
IDC最新的全球物聯網應用調查，最大的IoT應用都是製造業與運輸業，所獲的投資分別為1,830億和850億美元。基於亞太地區製造業者看好物聯網所創造參數優化、在線上即時檢測與產能仿真等附加價值，積極朝工業4.0邁進，因而製造業為2018年物聯網支出最高之產業，佔總體支出17.7%，貨運監控佔總體支出8.0%，製造業與貨運監控為2018年物聯網支出最高的兩大產業。
圖2 消費品、建築和醫療保健產業為下一階段物聯網發展產業數據源：IDC(2018)
全球物聯網應用為公用事業，預計獲得的投資為660億美元。消費者物聯網支出金額將達620億美元，位居第四大產業類別，主要應用包括智慧家庭、智慧安控以及智慧家電。
預估到2022年，推動物聯網支出的前五大產業，將是消費、離散製造、流程製造、運輸和公用事業，佔亞太地區總支出的60%，上述五個產業，之所以願意投資資金與資源，在巨量數據分析與商業分析，主要是認知到數據力等於競爭力。消費產業唯有掌握蒐集、分析、萃取龐雜數據數據的能力，方能在對的時間點、在對的通路推播對的產品服務，給對的顧客。
而隨著邊緣計算和人工智慧技術日趨成熟，IDC預估消費品、建築和醫療保健，將為下一階段物聯網快速發展之三大產業，未來5年可望成為物聯網支出金額，年成長最高的產業。
隨著數據的增加，以及物聯網設備的普及，物聯網中最關鍵技術之一的認知系統(Cognitive Systems)，將幫助企業對數據進行進一步的譯碼解讀，並從數據中獲取更多的價值。
隨著數據的增加，以及物聯網設備的普及，物聯網中最關鍵技術之一的認知系統(Cognitive Systems)，將幫助企業對數據進行進一步的譯碼解讀，並從數據中獲取更多的價值。
由於消費品、建築和醫療保健產業，是推動下一階段物聯網快速發展因素，對於個人資料的保護需求將更顯重要，物聯網所涵蓋的科技就包含網路、應用程序、行動化、雲端、大數據及人工智慧(AI)，而威脅與駭客攻擊事件不再是偶發，已為日常共存的危機，所以物聯網安全需求性也因此大增。
物聯網安全層次化管理
物聯網層次結構分明，因此物聯網安全也要層次化的管理。所有的安全操作根據功能分層，分為安全環境、安全連接和安全應用。
物聯網安全的層次模型，是建立在物聯網層次模型的基礎上。物聯網分為感知層、網路層和應用層。物聯網的安全問題，對應其應用層的系統安全，與資訊安全問題、網路層的數據傳輸加密問題、終端感知本身的安全，及終端應用層的安全問題(圖3)。
物聯網安全的層次模型，是建立在物聯網層次模型的基礎上。物聯網分為感知層、網路層和應用層。物聯網的安全問題，對應其應用層的系統安全，與資訊安全問題、網路層的數據傳輸加密問題、終端感知本身的安全，及終端應用層的安全問題(圖3)。
圖3 物聯網安全層次簡化模型
數據源：IDC(2018) 感知層是由端點設備所組成，也因此其安全在於資訊的收集安全與端點的安全。感知層對安全的需求是終端本身的安全標準，從晶片設計、電路設計等硬體到系統，及軟體都符合安全規範。
網路層即連接感知層和應用層的網路，在物聯網中，代表終端與應用層之間訊息(數據)傳送，也因此網路層的安全需求相當重要。應用層是具體的應用，安全包含用戶認證、數據儲存安全及權限管理等。
網路層即連接感知層和應用層的網路，在物聯網中，代表終端與應用層之間訊息(數據)傳送，也因此網路層的安全需求相當重要。應用層是具體的應用，安全包含用戶認證、數據儲存安全及權限管理等。
八大物聯網安全關鍵技術
由於物聯網安全的挑戰不斷加大，下面列舉了八項提升物聯網安全性的關鍵技術。
網路安全
包括無線網路與有線網路。然而新無線通信技術如射頻(RF)和無線通信協議和標準的出現，使得物聯網設備面臨比傳統有線網路，更具挑戰性的安全問題。
身份授權
物聯網設備必須由合法用戶進行身份驗證。認證的方式包含雙因子認證、生物辨識等。設備需要驗證其他的設備，加深安全的防護工作。
加密
加密主要用於防止對數據和設備的未經授權訪問。由於設備的樣式無法統一，也因此加密的安全管理也困難。
SCA(Side Channel Attack)
即使有足夠的加密和認證，物聯網設備也還可能面臨SCA。這種攻擊的重點不在於資訊的傳輸，而在於資訊的呈現方式。
安全分析和威脅預測
除了監控與安全有關的數據，還必須預測未來的威脅。
API保護
大多數硬體和軟體透過API訪問設備，這些API須有對設備進行驗證和授權的能力。
交付機制
需要對設備持續更新，以面對不斷變化的網路攻擊。
系統開發
物聯網安全需要在網路設計中，採用端點到端點的方式。
2016年Mirai殭屍病毒是利用物聯網這項科技存在的漏洞威脅因應運而生，主要的攻擊流量來自閉路電視(CCTV)、數位影像監控系統(DVR)等監視器，該攻擊來自於全球的9,793個IP地址，主要集中在10個國家，其中有18.4%位於美國，11.3%位於以色列，並有10.8%來自台灣地區。
值得注意的是，此次事件顯示針對應用層的DDoS攻擊已漸成風潮，以往鎖定應用層的攻擊有9成以上，不會超過6小時，而這次的攻擊移動卻持續了54小時，攻擊的變化防不勝防。
值得注意的是，此次事件顯示針對應用層的DDoS攻擊已漸成風潮，以往鎖定應用層的攻擊有9成以上，不會超過6小時，而這次的攻擊移動卻持續了54小時，攻擊的變化防不勝防。
企業對於IT系統依賴日深，包含企業透過網路提供24小時不間斷的服務、逐漸將工作負載移到雲端、周遭的環境有更多的病毒穿透、企業內部對於安全意識不清，以及本身安全人力不足等問題，所面臨的安全風險也日趨複雜。
IT系統依賴日深 企業須重視安全風險
企業應因應安全事件提高處理的速度，透過打造有能力在第一線即刻處理因應安全事件的安全團隊，解決安全問題，降低安全事件對於企業所帶來的風險(圖4)。
圖4 當前安全問題數據源：IDC(2018)
所以企業端的安全防禦，必須有階段性分法，從前端就必須使用Security Gateway防火牆或是Endpoint防護，但若攻擊者以特徵碼偵測而進階得攻擊，就必須使用下階段UBA(User Behavior Analytics)或是SIEM做防禦，另外對於用戶與實體(Entity)設備之間行為分析，就必須再進階以機械學習(Machine Learning)做防禦動作(圖5)。
圖5 安全問題朝向次時代解決方案數據源：IDC(2018)
另外，一個物聯網安全陷入重大危機的因素，則是近幾年來的安全攻擊。近期已經從一開始好奇心的測試攻擊，轉變成為破壞式的攻擊，Malware as a Service攻擊手段，都是破壞為出發點，並且越來越具有針對性。
2017年我們市場面對層出不窮，且針對性的網路攻擊事件，可預見未來幾年的網路戰爭更為複雜，且自動化的攻擊模式，使得企業徒增更多成本。
2017年我們市場面對層出不窮，且針對性的網路攻擊事件，可預見未來幾年的網路戰爭更為複雜，且自動化的攻擊模式，使得企業徒增更多成本。
安全問題朝向次時代解決方案
IDC預測2018年網路威脅將進入「自動化攻擊(Fool Automated Attacks)」，許多主動且自動化的攻擊，將不斷發生；預計未來的網路戰爭，將成為「分析自動化」的攻防戰場。未來安全產品方面將更積極整合大數據分析(Analytic)、用戶行為分析(User Behavior Analysis)、欺瞞技術(Deception)和隔離方法(Isolation)於內提高防禦陣線；企業安全採購方面，也會與以往單一產品的購買行為有所不同，思維模式會朝向整合度高且具有機械學習和認知(Cognitive)技術的安全平台，以期協助企業降低複雜性和成本；借助可視化報表提高對企業網路的監控與管理，並且將平台上的威脅數據篩濾增加其「質」量。
IDC預測我們的大型企業包含銀行業、電信業、壽險業及高科技業，對具有機械學習/認知技術的安全產品，將具高度興趣，預計2018年43%的大型企業，將率先採用以學習與預測為核心的安全服務與產品。
回顧我們在物聯網的硬體具有優勢，但在軟體的整合服務上則明顯不足，隨著物聯網設備大量應用，新的威脅將使安全成為物聯網發展的重要關鍵，科技的安全問題存在於電腦網路，同樣也存在於物聯網，從國家政府到民間企業與個人，都應該具備安全意識。
沒有留言:
張貼留言