《電子技術應用》
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边缘计算安全与隐私保护研究进展
网络安全与数据治理 2期
沈传年
(国家计算机网络应急技术处理协调中心上海分中心,上海201315)
摘要: 物联网、5G等信息技术的快速发展加速了万物互联时代的到来,网络边缘设备的爆发式增长产生了海量级边缘数据,传统云计算模型的集中式大数据处理已无法满足对边缘设备海量数据的高效处理。边缘计算作为一种新型计算模型,在更靠近用户的网络边缘侧就近提供服务,减缓了网络负载,增强了响应能力,但同时由于边缘环境的开放性、多源异构性、边缘节点资源受限等特性,使得边缘计算的安全与隐私保护面临诸多挑战。首先从安全需求出发,围绕身份认证、通信安全协议、入侵检测以及隐私保护等关键技术,系统阐述和分析了边缘计算安全与隐私保护领域的国内外研究成果,最后提出了未来可能的研究方向。
中圖分類號: TP309
文獻標識碼: A
DOI: 10.20044/j.csdg.2097-1788.2022.02.007
引用格式: 沈傳年. 邊緣計算安全與隱私保護研究進展[J].網絡安全與數據治理,2022,41(2):41-48.
Research progress of edge computing security and privacy-preserving
Shen Chuannian
(National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China@Shanghai, Shanghai 201315,China)
Abstract: The rapid development of information technologies such as the Internet of Things and 5G accelerates the arrival of the era of the Internet of Everything,the explosive growth of network edge devices has produced massive edge data,the centralized big data processing of the traditional cloud computing model has been unable to meet the efficient processing of massive data of edge devices,therefore, edge computing comes into being at the right time.As a new computing model, edge computing provides services closer to the user′s network edge side,which reduces the network load and enhances the response ability. However, due to the openness and multi-source heterogeneity of the edge environment, the resources of edge nodes restriction and other characteristics make the security and privacy-preserving of edge computing faces many challenges.Firstly, the basic concept of edge computing is introduced,and then from the perspective of security requirements,focusing on the key technologies such as identity authentication, communication security protocol, intrusion detection and privacy-preserving,the research achievements in the field of edge computing security and privacy-preserving at home and abroad are systematically described and analyzed.Finally, the possible research directions in the future are proposed.
Key words : edge computing;identity authentication;intrusion detection;privacy-preserving

0 引言

近年來,隨著物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈、5G等信息技術的快速發展,萬物互聯趨勢急速加劇,增強現實/虛擬現實、智能家居、智慧城市、遠程醫療、無人駕駛等新型業務模式不斷涌現,已廣泛應用于日常生活中并帶來了極大的便利。網絡技術和應用服務的進一步發展使網絡邊緣設備的連接數量呈現爆發式增長態勢,與之相伴的是網絡邊緣設備所產生的海量級數據。根據Gartner的數據預測,到2022年,超過50%的企業數據將在網絡邊緣側產生和處理。據國際數據中心(IDC)數據時代報告《世界的數字化:從邊緣到核心》預測,到2025年全球將產生175 ZB(澤字節)的數據(1 ZB相當于1萬億GB),其中全球數十億臺邊緣設備將產生90 ZB以上的數據。

目前,海量數據的存儲和處理主要依賴于集中式的云計算[1]模式,即將所有數據通過網絡傳輸到遠程云端數據中心,利用云端數據中心強大的計算能力集中式地解決計算和存儲問題。但隨著物聯網和5G時代的到來,以及云計算應用的不斷激增,越來越多的應用場景中需要計算龐大的數據并且能夠得到實時的反饋,而目前網絡帶寬的增長速度遠落后于數據量的增長速度,同時復雜的網絡環境讓網絡時延難以顯著優化,因此,傳統云計算模式已經無法滿足網絡邊緣側“大連接、低時延、高帶寬”的資源需求,難以實時高效地支撐起基于萬物互聯的應用服務,其暴露出的種種不足,主要表現在三個方面:

(1)帶寬和資源消耗問題。網絡邊緣設備產生的海量數據使云計算的網絡帶寬、計算資源以及存儲資源變得日趨緊張,給以中心服務器為節點的云計算造成更大的數據瓶頸;

(2)數據處理的實時性問題。云計算是在遠程數據中心集中進行數據處理,由于數據需要在邊緣設備和云數據中心之間進行異地長距離傳輸,必然會產生較高的網絡時延;

(3)用戶隱私保護問題。云計算模式下,所有用戶數據都需要上傳并存儲在云數據中心。云數據中心由于無法對用戶數據的訪問和使用進行精細控制,容易導致用戶隱私數據遭受惡易攻擊、泄露和非法利用等風險[2]。

因此,在網絡終端邊緣側處理數據的模式,即邊緣計算[3]應時而生,并迅速成為近年來的研究熱點[4]。




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作者信息:

沈傳年

(國家計算機網絡應急技術處理協調中心上海分中心,上海201315)


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