摘要:oexn在采访高盛分析师表示:“首先呢是工资和租金的上涨,其次是通胀预期也随着通胀数据的上涨而屡次上涨,最后是美联储对个人消费支出(pce)的预测。”
本文将带你了解物联网之6招破解物联网产品开发安全性困境,希望本文对大家学物联网有所帮助。
物联网(iot)技术在过去几年中呈指数级增长,新的足球推荐网的解决方案正在以前所未有的速度出现,并得到了采用。据gartner报告分析2016年年底已经安装超过40亿个物联网设备,到2020年这个数字将增加到200亿。在物联网市场,在过去仅仅一年中,企业中的连接设备支出超过了8,680亿美元,物联网采用的影响和风险已经变得明显。
尽管仍处于起步阶段,但iot似乎已经赢得了安全性差的头衔。经过16年发生的ddos攻击dns提供商dyn一事,安全专家已经开始关注,如何更好地处理日益增长的不安全连接设备的接入。类似这样的攻击是供应商急于满足智能设备的尖峰需求而导致的现象,而在产品推向市场之后,虽然消费者热衷于物联网产品,但他们基本上不知道它们带来的相关安全风险。保护连接设备的负担,以及在漏洞被利用时及时进行修复的责任,将完全落在产品制造商和软件开发人员身上。对于开发物联网技术的组织来说,确保其产品不会对最终用户的安全或隐私构成风险,这一点至关重要。以下必须关注的这几个方法,可以为您最大限度地降低用户风险和提高安全性:
1. 物理安全
连接设备的物理安全至关重要。将防篡改措施集成到设备组件应该成为开发人员的首选,这可以确保设备不被解码。另外,如果设备被破坏,则需要确保与认证识别码和帐户信息相关的设备数据被擦除,防止私人数据被恶意地使用。如果pii存储在设备上,则应实现远程擦除功能。
2. 不要留后门
如今构建一个带有后门的设备很容易实现,以便在需要时用于监视。然而,这种做法会危及最终用户的安全性。制造商应确保不会引入恶意代码或后门,并且不会复制、监视或捕获设备的udid。这将有助于确保当设备在线注册时,该过程不会被捕获或易受到监听、监控或非法监控。
3. 安全编码
iot开发人员应实施安全编码实践,并将其应用于设备作为软件构建过程的一部分。关注作为开发生命周期一部分的qa和漏洞识别/补救,将简化安全工作同时降低风险。
4. 设备身份认证
使用单个设备标识实现正确和安全的身份验证,在设备本身与后端控制系统和管理控制台之间建立安全连接。 如果每个设备都有自己的唯一标识,企业将知道设备通信确实是它声称的设备。这需要基于诸如pki等足球推荐网的解决方案的单独设备识别。
5. 加密
在使用iot足球推荐网的解决方案时,企业必须加密设备和后端服务器之间的流量。确保命令加密,并通过签名或强编码查看命令完整性至关重要。物联网设备收集的任何敏感用户数据也应加密。
6. 简化更新过程
简化设备升级,以便以易于管理的方式部署错误和安全更新。如果固件没有从一开始就正确配置,它的更新可能很棘手。不幸的是,制造商有时构建没有固件更新能力的设备,选择使用一次写入存储器。尽管这种方法在过去几年中具有经济意义——制造商认为它是一种更具成本效益的方法,可以更容易集成,同时帮助他们避免在设备上覆盖或实现不同的操作系统——但是现在更重要的是他们要确保灵活的固件部署过程一致,允许开发人员创建新模型,同时跨产品线广泛分发安全修复程序。
iot将很快渗入到我们生活的每一个角落,随着更多的iot安全事件的发生,设备制造商将面临越来越大的压力,在未来会更注重加强他们产品的安全性。通过遵循以上步骤,连接技术提供商可以确保他们在日益拥挤的物联网市场中保持竞争优势,因为设备安全将会成为买家的首要考虑。
以上就介绍了物联网的相关知识,希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容,请关注职坐标人工智能之物联网频道!
数据分析师工资高吗
oexn在采访高盛分析师表示:“首先呢是工资和租金的上涨,其次是通胀预期也随着通胀数据的上涨而屡次上涨,最后是美联储对个人消费支出(pce)的预测。”
薪资相对高:职友集数据显示:过去一年全国数据分析师年平均工资超过15万元,远高于2019年全国规模以上企业就业人员的年平均工资75229元;数据分析师在通信、金融、房地产等行业在北上广深等地的工资相对较高。
作为分析师而言,数据处理只是工作的基本能力,而解读数据才是真正区分初级和高阶分析师的重点。要想成为一名优秀的分析师,仅仅看数据是不够的;你需要理解它,并扩展到数字之外的商业含义。
北上广深等超一线大厂,甚至能开出百万年薪就为了找一个高端的数据工程师,普通的数据分析师平均一个月工资也能拿到20k 。就算是在一线城市,数据分析师的工资也可以拿到10k 的。
在分析过程中,分析师通过在ibmi2中以excel电子表格、word文档或图表的形式创建结构化表示来对数据进行图式化。在这里,分析师创建了一个可视化的通话数据,以显示在两个地点发现的电话号码之间的联系-酒店和房子。
你可以继续在jd中列出任何需要的技术要求,但主要内容保持不变。任何优秀分析师的基本素质都包括数学思维、沉着冷静的能力、对细节的关注,和强大的分析能力。分析师们会谈论数字,数据表中的数字列以及sql查询。大多数情况下,他们会考虑数据结构、对象属性、指标和参数,但分析师通常不会考虑业务问题和假设。
mayta说,分析师和业务用户之间的合作“创造了一种学习体验,同时增强了业务流程,加快了结果的产生。如果分析师了解原始形式的数据,但不了解业务需求或得出足球推荐网的解决方案所需的特定数据集,那么就会把大量时间浪费在沟通或者试错开发上。”
作为一个技术人员,我曾经以为数据分析师只要会写sql,就可以做数据分析,但是随着工作年限的提高,我发现,做好数据分析的难度远高于我的想象。我从互联网上查找了一些关于“数据(商业)分析师技能要求”的文章,发现要想当好数据(商业)分析师,需要具备的能力可能远远超出技术人员的想象(如下图所示)
薪资其实最近几年是连续上涨的,像北上广深等超一线的大厂,甚至能开出百万年薪就为了招一个高端人才,而普通的数据分析师平均工资也能到达20k 。就算是在一线城市,数据分析师的工资也能拿到10k 。
基本所有企业一旦有了数字化的意识,便开始招兵买马,采购数据仓库来进行数据的存储、聘请数据分析师来进行数据分析。同时我们也发现,基本每个企业在「业务-分析师-数据研发」这条链路的协作上,都会遇到需求堵塞、效率低下的问题。
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