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国内外电子信息工程领域的重要成果与进展电子信息工程是当今世界科技发展的重要领域之一。
在国内外的科学家和工程师们的共同努力下，电子信息工程领域取得了许多重要的成果和进展。
本文将介绍国内外电子信息工程领域的几个重要成果和进展。
1. 5G通信技术的突破：5G通信技术是当前电子信息工程领域的热点话题。
5G 技术的推出将带来更快的网络速度、更低的延迟和更高的可靠性。
在国内外，科学家和工程师们已经取得了许多关键技术突破，包括全球领先的MIMO（多输入多输出）技术、毫米波通信技术、大规模天线阵列设计等。
这些重要成果将为5G的商用化奠定坚实的基础。
2. 人工智能在电子信息工程中的应用：人工智能是当前电子信息工程中的另一个重要发展方向。
国内外的科学家们已经在机器学习、深度学习、图像识别、自然语言处理等方面取得了许多重要成果。
这些应用不仅改变了传统电子信息工程的方法和技术，还引领了一波新的技术革命。
例如，基于人工智能算法的智能电网管理系统、智能交通系统以及智能医疗系统，都对提高生活质量和社会效益起到了积极的作用。
3. 量子信息技术的突破：量子信息技术是近年来电子信息工程领域的重要研究方向之一。
量子计算、量子通信和量子密码学等技术的发展，为解决传统计算机无法解决的问题提供了新的思路。
国内外的科学家们已经成功地实现了一些重要的量子信息处理任务，包括量子纠缠、量子隐形传态、量子安全通信等。
这些重要成果将为未来的量子计算机和量子通信系统的发展奠定基础。
4. 物联网技术的进步：物联网技术将物理世界和信息世界进行深度融合，使得各种设备和物品都能够互相连接和交互。
近年来，在国内外的努力下，物联网技术取得了许多重要进展。
例如，无线传感器网络、RFID技术、云计算和大数据处理等。
这些成果正在为智能城市、智能家居、智能交通等领域的发展提供重要支持。
5. 集成电路技术的突破：集成电路是电子信息工程中的核心技术之一。
在国内外的努力下，集成电路技术已经取得了突破性进展。
农业物联网体系结构与应用领域研究进展一、农业物联网的体系结构农业物联网是指通过物联网技术将农业生产环节中的各种信息进行互联互通，实现农业生产全过程的数据采集、信息传递和决策支持的一种技术体系。
农业物联网的体系结构主要包括感知层、通信层、数据处理层、应用层等四个方面。
1.感知层感知层是农业物联网的基础，通过各种传感器和数据采集设备，对农田的土壤、气候、水质等环境信息进行实时、准确地采集，为后续的数据处理和应用提供了基础数据支持。
传感器可以包括土壤湿度传感器、气象站、水质传感器等，通过这些设备可以实时监测农田的各种环境信息。
2.通信层通信层主要是指农业物联网中各种传感器与数据采集设备之间、设备与云平台之间的数据传输通道。
目前，主要采用的通信技术包括有线通信、无线通信等方式，如Wi-Fi、蓝牙、NB-IoT等。
3.数据处理层数据处理层主要是对感知层采集到的数据进行处理和分析，将原始数据转化为可读、可用的信息，并对数据进行存储和管理。
数据处理层的关键技术包括数据挖掘、数据分析、数据存储等，通过这些技术可以对海量的农业数据进行处理和管理。
4.应用层应用层是农业物联网的最终目的地，通过数据处理层得到的信息，可以应用到各种农业生产管理和决策支持的场景中，包括精准农业、智能灌溉、精准施肥、病虫害监测等。
二、农业物联网在农业生产中的应用领域农业物联网技术在农业生产中的应用领域非常广泛，主要包括智能农业、精准灌溉、智能化农机等。
1.智能农业智能农业是指通过农业物联网技术，对农田环境进行实时监测和管理，实现农作物的精准种植、养护和管理。
通过感知层的数据采集和通信层的数据传输，可以对农田的土壤湿度、温度、光照等环境信息进行实时监测和管理，通过数据处理层的数据分析和应用层的决策支持，可以实现农田环境的智能化管理，提高农作物的产量和质量。
2.精准灌溉精准灌溉是指根据农田的土壤湿度、气候等信息，对农田进行精准的灌溉管理。
通过农业物联网技术，可以实现对农田土壤湿度的实时监测和管理，根据土壤的湿度情况，自动调控灌溉系统的灌溉量和频率，实现对农田的精准灌溉管理，节约水资源，提高灌溉效率。
浅析物联网在科学研究中的应用【摘要】物联网在科学研究中的应用越来越广泛。
它可以用于实验数据采集、实验室环境监测、科学仪器设备控制、科研团队协作和科学研究数据分析等方面。
物联网的应用为科学研究带来了巨大的便利和效率提升，使科学家能够更快捷地获取数据、监测环境、控制设备、协作合作和分析数据。
展望未来，随着物联网技术的不断发展和完善，它将在科学研究中发挥更大的作用，为科学家们带来更多的可能性和创新。
物联网的应用将推动科学研究进一步向前发展，为人类社会带来更多的科学进步和发现。
【关键词】物联网、科学研究、数据采集、环境监测、仪器设备控制、团队协作、数据分析、便利、效率提升、未来发展。
1. 引言1.1 物联网概述物联网，即物联网（Internet of Things，IoT）是指利用各种信息传感器、射频识别技朮、无线通信技术和互联网技术等手段，实现任何物体与网络的连接，使其具备识别、定位、追踪、监控、管理等功能，以实现智能化、无人化的网络。
物联网技术的发展已经深刻影响和改变了人类的生产、生活方式，同时也在科学研究领域展现出巨大的应用潜力。
物联网在科学研究中的应用包括但不限于实验数据采集、实验室环境监测、科学仪器设备控制、科研团队协作和科学研究数据分析。
通过物联网技术，科研人员可以更加便捷、高效地进行实验和数据处理，为科学研究带来了全新的可能性和机遇。
在未来，随着物联网技术的不断发展和创新，它将继续在科学研究领域扮演越来越重要的角色，推动科学进步和技术突破。
1.2 科学研究的重要性科学研究对社会发展和人类进步起着至关重要的作用。
科学研究的重要性主要体现在以下几个方面：科学研究可以推动科技进步。
通过不断的实验和探索，科学家们可以发现新的知识和技术，从而推动科技的发展。
物联网技术的应用就是源于科学家们对物理世界的研究和探索。
科学研究有助于解决现实问题。
通过科学研究，我们可以深入了解自然规律和现象，从而找到解决问题的方法。
物联网数据安全问题的研究与应用物联网是近年来发展最迅速的领域之一，以其独特的优势，正在深刻地影响着人类社会的方方面面。
随着物联网技术的快速发展，物联网数据的保护成为了至关重要的问题，而物联网数据安全也日益受到人们的关注，成为目前研究热点之一。
本文将就物联网数据安全问题的研究与应用进行探讨。
一、物联网数据的安全问题随着云计算、大数据、人工智能的发展，越来越多的智能化设备被联网使用。
人们可以通过智能手机、电脑等终端设备随时随地地访问并控制这些设备，这无疑给我们带来了朝气蓬勃、便捷快速的生活，但同时可能也给我们带来一些风险和隐患。
物联网的安全问题主要包括以下几方面：1.物联网的不安全性。
随着物联网技术的迅速发展，在物联网中我们所面临的威胁也越来越多，如网络攻击、软件漏洞等。
2.隐私泄露问题。
在物联网中，智能设备和传感器不仅会产生大量数据，这些数据也很可能包含着我们的关键信息如家庭住址或银行账户等，一旦受到攻击，将会产生不可估量的风险。
3.数据质量问题。
在物联网中，数据的来源和准确性成为了关键的问题，而检验数据的可靠性和准确性也有其困难性。
4.手段攻击问题。
在物联网中，黑客会尝试各种手段攻击网络或设备，例如通过对传感器的攻击造成故障或更改数据等。
5.物理攻击问题。
智能设备和传感器通常不受人眼监视，这就意味着黑客可以通过物理攻击例如拆卸设备等手段进行攻击。
以上问题都表明了物联网数据安全问题的重要性和危害性。
二、物联网数据安全的研究进展物联网数据安全问题的研究已经取得了一些进展。
目前，针对物联网不同的安全问题，有很多解决方案被提出。
以下是一些解决方案的介绍：1.加密技术。
加密技术是常见的数据保护措施。
物联网中可以使用对称加密、非对称加密、混合加密等加密方式。
可以保证数据传输过程中的机密性和完整性等方面的安全性。
2.身份认证技术。
身份认证是确保设备或人员是合法使用者的一种方法。
可以通过密码认证、生物特征识别等方式对用户进行身份的验证。
物联网中的数据容错技术研究综述引言：随着物联网的迅速发展，大量的设备和传感器连接到网络中，将产生大量的数据。
然而，在物联网环境下，由于网络不稳定、设备故障或其他意外情况，数据的完整性和可靠性面临着挑战。
为了确保物联网系统的可靠性和稳定性，我们需要研究和应用数据容错技术。
本文将综述物联网中的数据容错技术的研究进展，并讨论其应用和未来发展方向。
一、物联网数据容错技术的概述物联网中的数据容错技术旨在解决数据丢失、数据错误和数据完整性等问题。
通常，数据容错技术包括冗余数据存储、错误检测和纠正、数据校验和恢复等方法。
冗余数据存储通过在不同的节点或服务器上存储多个副本来保证数据的可靠性。
错误检测和纠正技术采用各种算法和编码方法，以检测和纠正数据传输中可能出现的错误。
数据校验和恢复技术则用于验证数据的完整性，并在数据损坏或丢失时恢复数据。
二、物联网数据容错技术的研究进展1. 冗余数据存储冗余数据存储技术是数据容错的关键方法之一。
它通过在多个设备或服务器上保存数据的多个备份来提高数据的可靠性。
目前，常用的冗余数据存储技术包括主-备份复制、多副本一致性和数据片散列等方法。
主-备份复制技术将数据存储在主节点和备份节点上，一旦主节点故障，备份节点即可接管并提供数据。
多副本一致性技术通过协议和算法来保持多个副本之间的一致性，以提供高可靠性和可用性的数据存储。
数据片散列技术通过将数据切分成多个片段，并在不同节点上进行存储，从而提高数据的可靠性和分布性。
2. 错误检测和纠正在物联网环境下，数据传输中可能会出现各种错误，例如位错误、丢包和重复数据等。
错误检测和纠正技术旨在检测并纠正这些错误，以确保数据的完整性和准确性。
常用的错误检测和纠正方法包括奇偶校验、循环冗余校验（CRC）、海明码等。
奇偶校验技术通过计算数据中的奇数位或偶数位的总和，并与存储的奇偶校验位进行比较，来检测错误。
CRC技术则采用多项式除法的方法，通过计算和比较校验码来检测和纠正数据传输中的位错误。
物联网技术在信息科学中的前沿研究引言随着科技的不断进步，物联网技术在信息科学领域中的发展日益成熟。
物联网技术的出现，将各种传感器、设备和物品连接在一起，形成一个具有智能化交互能力和协同工作能力的网络系统。
这种技术的广泛应用，为信息科学的研究和发展带来重要影响。
本文将探讨物联网技术在信息科学中的前沿研究，涉及到信息安全、大数据分析和人工智能等方面。
一、物联网技术在信息安全领域的研究进展随着物联网技术的快速发展，信息安全问题成为亟待解决的挑战。
在物联网中，大量的传感器和设备与互联网相连，形成了一个庞大的网络系统。
这为黑客和恶意分子提供了入侵和攻击的机会。
因此，物联网技术在信息安全领域的研究变得非常重要。
首先，物联网技术需要建立强大的安全机制，保护传输的数据不受黑客攻击。
研究人员已经提出了一系列的安全算法和协议，如基于身份的身份验证、密码学和加密技术等。
这些技术能够有效地保护物联网中的数据传输，避免信息泄露和未经授权的访问。
其次，物联网技术还需要解决隐私保护和数据共享的问题。
在物联网中，大量的个人数据被收集和存储。
如何保护这些个人隐私，同时确保数据的有效共享，是信息科学研究的关键问题。
研究人员正在探索安全的数据共享机制，如差分隐私和同态加密等技术，以实现数据的安全共享和利用。
总之，物联网技术在信息安全领域的研究，是保障物联网应用安全和用户隐私的重要方向。
当前的研究已经取得了一些成果，但仍然需要进一步深入探索，以应对不断增长的安全威胁。
二、物联网技术在大数据分析中的应用物联网技术的普及和应用，产生了大量的数据。
这些数据包含了丰富的信息和关联性，对于信息科学的研究具有重要意义。
大数据分析是一种将海量数据转化为有价值信息的方法。
物联网技术为大数据分析提供了丰富的数据来源，推动了这一领域的发展。
首先，物联网技术使得数据的收集更加方便和广泛。
传感器和设备可以实时地采集各种各样的数据，如温度、湿度、压力等。
这些数据经过整理和分析后，可以得到有关环境、人体健康、交通等领域的重要信息。
智能制造技术的研究进展与未来趋势智能制造技术是当下制造业发展的重要趋势之一，不仅为企业提供了更高效、更智能的生产方式，也为人们的生活带来了更多便利和创新。
本文将探讨智能制造技术的研究进展以及未来的趋势。
一、智能制造技术的研究进展智能制造技术主要包括物联网、人工智能、大数据分析和自动化等方面的研究。
1. 物联网技术物联网技术是智能制造的重要支撑，通过将物理设备与互联网连接，实现设备间的信息交互和自动控制。
目前，物联网技术在制造业中得到了广泛应用，例如工厂中的传感器网络能够实时监测设备的状态，提前预警故障，从而避免生产中断。
2. 人工智能技术人工智能技术在智能制造中发挥重要作用。
通过机器学习和深度学习等方法，智能制造系统能够自动学习和适应新的生产需求，提高生产效率和产品质量。
例如，一些先进的机器人系统能够通过视觉识别技术自动完成装配和检测任务，减少了人工操作的需求。
3. 大数据分析技术随着智能制造系统的普及，生产过程中产生的数据量呈指数级增长。
大数据分析技术能够对这些数据进行挖掘和分析，提供可行的生产优化方案。
例如，通过对生产数据的分析，可以发现工艺上的不足和潜在的改进点，从而提高生产效率和产品质量。
4. 自动化技术自动化技术是智能制造的基础，它能够帮助企业实现生产过程的自动化和规模化。
例如，在汽车制造业中，生产线上的机器人可以完成车辆的焊接、喷涂等工序，大大提高了生产效率和产品质量。
二、智能制造技术的未来趋势智能制造技术在未来还有很大的发展空间，以下是几个主要的趋势：1. 智能工厂的建设智能工厂是智能制造技术的重要应用场景之一，它将生产线上的各个环节连接起来，实现自动化、高效率的生产过程。
未来，随着物联网和人工智能技术的不断发展，智能工厂将成为制造业的主要模式。
2. 人机协作随着机器人和人工智能技术的进步，人机协作将成为未来智能制造的趋势之一。
传统上，机器人主要承担重复性、危险性高的生产任务，而人类则负责非标准化和创造性的工作。
物联网安全技术研究进展学院：信息与通信工程学院班级：07604 姓名：朱洪学号：071841班内序号：16 联系方式：*********************.cn摘要随着网络技术的迅速发展和广泛应用，物联网的概念进入人们的视野。
物联网用途广泛，可遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域。
专家预计物联网将是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。
但是，在享受物联网带给人类便利的同时，物联网在信息安全方面也存在一定的局限性。
我们必须未雨绸缪，研究发展好物联网安全性问题。
关键词物联网安全性问题关键技术一．物联网概念物联网（The Internet of things）的定义是：通过射频识别（Radio Frequency Identification ，以下简称RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网就是“物物相连的互联网”。
这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通讯。
二．物联网安全性问题从物联网相关特点分析，存在如下问题：1．传感器的本体安全问题之所以物联网可以节约人力成本，是因为其大量使用传感器来标示物品设备，由人或机器远程操控它们来完成一些复杂、危险和机械的工作。
在这种情况下，物联网中的这些物品设备多数是部署在无人监控的地点工作的，那么攻击者可以轻易接触到这些设备，针对这些设备或其上面的传感器本体进行破坏，或者通过破译传感器通信协议，对它们进行非法操控。
如果国家一些重要机构依赖于物联网时，攻击者可通过对传感器本体的干扰，从而达到影响其标示设备的正常运行。
例如，电力部门是国民经济发展的重要部门，在远距离输电过程中，有许多变电设备可通过物联网进行远程操控。
在无人变电站附近，攻击者可非法使用红外装置来干扰这些设备上的传感器。
如果攻击者更改设备的关键参数，后果不堪设想。
传感器通常情况下，功能简单、携带能量少，这使得它们无法拥有复杂的安全保护能力，而物联网涉及的通信网络多种多样，它们的数据传输和消息也没有特定的标准，所以没法提供统一的安全保护体系。
2．核心网络的信息安全问题物联网的核心网络应当具有相对完整的安全保护能力，但是由于物联网中节点数量庞大，而且以集群方式存在，因此会导致在数据传输时，由于大量机器的数据发送而造成网络拥塞。
而且，现有通行网络是面向连接的工作方式，而物联网的广泛应用必须解决地址空间空缺和网络安全标准等问题，从目前的现状看物联网对其核心网络的要求，特别是在可信、可知、可管和可控等方面，远远高于目前的IP 网所提供的能力，因此认为物联网必定会为其核心网络采用数据分组技术。
此外，现有的通信网络的安全架构均是从人的通信角度设计的，并不完全适用于机器间的通信，使用现有的互联网安全机制会割裂物联网机器间的逻辑关系。
庞大且多样花的物联网核心网络必然需要一个强大而统一的安全管理平台，否则对物联网中各物品设备的日志等安全信息的管理将成为新的问题，并且由此可能会割裂各网络之间的信任关系。
3. 物联网的加密机制问题互联网时代，网络层传输的加密机制通常是逐跳加密，即信息发送过程中，虽然在传输过程中数据是加密的，但是途经的每个节点上都是需要解密和加密，也就是说数据在每个节点都是明文。
而业务层传输的加密机制则是端到端的，即信息仅在发送端和接收端是明文，而在传输过程中途经的各节点上均是密文。
逐跳加密机制只对必须受保护的链接进行加密，并且由于其在网络层进行，所以可以适用所有业务，即各种业务可以在同一个物联网业务平台上实施安全管理，从而做到安全机制对业务的透明，保障了物联网的高效率、低成本。
但是，由于逐跳加密需要在各节点进行解密，因此中间所有节点都有可能解读被加密的信息，因此逐跳加密对传输路径中各节点的可信任度要求很高。
如果采用端到端的加密机制，则可以根据不同的业务类型选择不同等级的安全保护策略，从而可以为高安全要求的业务定制高安全等级的保护。
但是，这种加密机制不对消息的目的地址进行保护，这就导致此种加密机制不能掩盖传输消息的源地址和目标地址，并且容易受到网络嗅探而发起的恶意攻击。
从国家安全的角度来说，此种加密机制也无法满足国家合法监听的安全需要。
如何明确物联网中的特殊安全需要，考虑如何为其提供何种等级的安全保护，架构合理的适合物联网的加密机制亟待解决。
从网络层次结构层面来讲，有如下安全问题：1．信号泄露和干扰一般情况下，感知层采用射频自动识别技术(RFID)，节点之间是无线传播。
攻击者很容易在节点之间传播信号中获取敏感信息，从而伪造信号。
例如：身份证系统中，攻击者可以通过感知节点间信号交流，来获取机密信息、用户隐私，甚至可以据此伪造身份，其后果不言而喻，危害巨大。
如果安置物品上的标签或读写设备设备(如物流、门禁系统)信号受到恶意干扰，很容易造成重要物品损失。
在有些场合可以屏蔽信号来解决。
加密传输的信息、数字水印是解决信息泄露问题的一种方法。
某些重要场合加强授权验证，阻止未授权的阅读器读取信息也是一种方法。
加密算法和授权验证要适应单个节点的信息处理能力、存储能力和能量有限的特点。
当泄密不可避免，要通过授权验证发现泄密的标签，并发出警告或使标签失效。
发射大量干扰信号，产生大量重复访问请求，会导致有源标签耗尽能量或网关型汇聚节点被信息淹没、堵塞，使感知层工作失效。
因此，对节点大量的访问请求行为可设置计数警告或限制。
2．节点伪装感知层节点和设备大量部署在开放环境中，其节点和设备能量、处理能力和通讯范围有限，物联网数量庞大的每个节点都可能被破坏。
攻击者通过分析节点获取身份、密码信息，篡改软硬件，进而俘获节点，伪装为合法用户，就可进行各种攻击。
如：监听用户信息、发布虚假信息、置换设备、发起DoS 攻击等。
由于攻击者和节点的不对称性，因此节点被控制经常无法避免。
必须采取技术手段对节点进行合法性验证，攻击者即使操纵节点，也不能或很少能获取有用信息。
一方面，加强节点和汇聚节点之间以及节点和网络之间的认证来确认节点合法性；另一方面，可以引入相邻节点作为第三方认证排除非法节点，并对节点存储设备进行数据校验来发现非法设备。
同时，网络对节点的主动发起大量访问要做限制防止进行拒绝服务攻击。
敏感场合，节点要设置封锁或自毁程序，发现节点离开特定应用和场所，启动封锁或自毁，使攻击者无法完成对节点的分析。
3．数据融合与安全汇聚节点和大量感知节点共同提供监控、感知、搜集的信息。
英特网具有相对完整的安全保护能力，但是物联网中节点以集群方式存在、数量庞大，因此会导致大量的数据同时发送，使网络拥塞，产生拒绝服务攻击。
实际上，这种海量信息存在大量冗余。
因此，采用节点单独传送数据的方法显然不适合，为了避免浪费通信带宽和能量，必须把源信息处理、组合为符合需求的信息。
目前对于数据融合的研究大量集中于节约资源方面，对于融合的安全很少注意。
例如：融合节点是否被攻击、数据是否被污染等，对于一些重要场合(比如军事上)，意义重大。
因此，节点要对接受的数据进行验证，防止有害数据被融合、上传，以保持数据的完整性和可靠性。
4．数据传送安全三层结构中，网络层因基于因特网或现有通信网络，互联网中存在的危害信息安全的因素同样也会造成对物联网的危害。
对物联网的恶意入侵，会侵犯用户隐私、造成用户实际损失。
目前方兴未艾的云计算可以收集全球黑客攻击节点地址、主控机等信息，在互联网中共享这些信息，全球的ASA、防火墙等都能实时的同步这些库，可以防止一些网络攻击、感染木马病毒等，实施IPS 联防。
但是，原有网络通讯技术不完全适应物联网，传统网络路由是相当简单的，并且不把安全放在主要目标。
物联网由于节点布置的随机性、自组性、能量的限制和通信的不可靠性，导致物联网无基础架构，拓扑结构动态变化。
入侵者可以通过虚拟节点、插入虚假路由信息等对物联网发起攻击。
目前常用的路由协议有Flooding、LEACH、PEGASIS、SPIN 等。
Flooding 协议简单易用，采用泛洪技术，导致大量信息重复，消耗大量能量；LEACH 协议簇的变化会带来额外资源开销，单跳路由网络规模小；PEGASIS 协议对LEACH做了改进，但链头会成为瓶颈；SPIN 协议采用了资源协商，适应资源的变化，但可靠性差，甚至有些数据不能转发。
可以看出，这些协议很少或没有考虑安全问题。
因此增加或改进路由安全机制，成为当务之急。
安全的路由出要适应物联网的动态性、资源有限性，主要从下面两个途径考虑路由的安全：一是采用点对点加密、路由信息认证、入侵检测等途径来对抗假冒路由；二是利用冗余性提供多条路由路径，提高系统的检错和容错能力。
5．应用安全物联网的核心不是识别，而是通过识别解决实际问题。
物联网的部署和连接是交叉进行的，运行时其拓扑结构不断发生变化，这就导致应用终端的输入、输出控制难题。
随着我国推进三网融合以及3G 广泛应用，其安全性进一步凸显。
存在着应用终端与感知节点的远程签约识别、病毒、黑客、恶意软件的攻击、3G 终端的不法利用等问题。
针对上述问题，终端设计时从以下三个方面考虑安全性：读取控制、用户认证、使用的不可抵赖性。
三．物联网与安全相关的特征1.可感知性物品与互联网相连接，是通过射频识别(RFID)、传感器、二维识别码和GPS 定位等技术随时随地的获取物体的信息。
换言之，无论何时何地，人们都可以知道物品的确切位置和周围环境。
物联网的应用，必须以物品的可感知为前提。
只有物品、设备和设施的相关信息均可惟一识别，并数据化描述，才可通过网络进行远程监控。
例如，当公安机关接到报案，有车辆丢失，警方只需通过GPS 定位系统就可实时获取车辆的状况、确切位置，周围环境等信息。
3．可传递性物品通过各种电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去，才能真正的实现远程的人物交互和智能管理控制。
因此，物联网是与互联网、无线网络高度融合的产物。
物品设备的信息通过各种通信网络进行传递，才能将各种物品相连接。
例如，易发生火灾的森林中布有相应的传感器，一旦发生火灾，传感器通过周围的无线网络将着火点的信息动态传播出去，无线网络与互联网或移动通信网相连接，将信息自动传递给距离着火点最近的森林警察，这样可以快速出警，有效防止火灾的蔓延。
3．可处理性所谓智能处理，就是利用云计算，模糊识别等各种智能计算技术，对海量的数据和信息进行分析和处理，对物体实施智能化的控制。
据美国权威咨询机构forrester 预测，到2020年，世界上物物互联的业务，跟人与人通信的业务相比，将达到30 比１。
