边缘计算技术要加强安全需要解决哪些问题

边缘计算技术要加强安全需要解决以下问题：

• 边缘计算的体系结构问题：在互联网、物联网等网络通信领域，对云计算、云服务出现的问题，分别提出了各自的解决方案，云服务提供商把数据中心以外的计算、存储、服务，称为边缘计算。物联网领域把物联网终端上除了数据采样、控制功能以外的计算、存储、网络传输功能称为雾计算。网络运营商把寄生在网关、路由器、交换机、通信基站的计算服务、存储数据传输能力称为移动边缘计算、微云。

• 物联网终端处理器计算能力问题：物联网终端的处理器计算能力一般较弱，在低功耗约束条件下，完成数据采样、计算处理、联网通信等功能。这种资源受限的处理器，在完成边缘计算的能力方面是较弱的。物联网不同的应用场景，对处理器的计算能力有不同的要求。物联网视频应用，要求计算能力强，以减少视频数据传输压力。物联网水表、电表，数据量很小、传输压力小，对处理器的计算能力要求也不高。对资源受限的处理器，它的计算能力是实施边缘计算要考虑的条件之一。

• 边缘计算的算法与内存设计问题：边缘（雾）计算的一个重要应用场景是将云端的智能计算能力延展到物联网终端，即智能计算前置（下移）。目前主流的深度学习和神经网络处理算法程序较复杂，通常在几兆到几百兆之间，物联网终端处理器和内存设计要满足这些资源要求，给微处理器设计带来了较大挑战。边缘计算要进行算法模型的压缩和智能处理算法的硬IP化，并配置到物联网终端的微处理器上。不能硬化的算法程序，就要考虑微处理器的内存配置，在功耗允许的条件下，用好微处理器的片内存储器和片外存储器。

• 边缘计算与云计算能力的资源协调问题：云计算是集中化的计算模式，边缘计算本质是分布式计算模式。云计算和边缘计算不是对立的技术架构，在一些应用场景中，运用边缘计算在网络边缘做数据预处理后再传到云端，在云端进行数据挖掘、知识提取和趋势分析，使得云计算和边缘计算各展所长，相互补充。和云计算相伴相生的边缘计算，其能力的实现必须与云计算进行有效的协同，达到更好的应用效果。在云计算和边缘计算的协同过程中，网络负载如何分配、任务如何调度、资源如何利用等问题目前还没有明确的解决方案。

• 边缘计算的系统安全问题：由于边缘计算与物联网、互联网进行网络通信和数据传输，因此必然存在系统安全方面的问题。由于物联网终端的微处理器是资源有限、计算能力较弱的计算系统，不能像普通计算系统一样采取多层和多种安全保护措施。有些边缘计算的终端设备直接应用于系统控制，其安全性显得尤其重要，因此物联网终端设备上展开的边缘计算，其安全性尤其重要，避免有人不当操控设备。

边缘计算发展建议采用以下对策：

• 加强边缘计算的技术标准和规范建设：边缘计算涉及海量的终端设备、边缘节点，是数据采集、数据汇聚、数据集成和数据处理的前端，这些设备往往存在异构性，来自不同的生产厂商、不同的数据接口、不同的数据结构、不同的传输协议和不同的底层平台，造成它们互不兼容。为此，统一的技术规范和标准亟待达成一致。这些标准和规范的指定将大大节约边缘计算节点的建设成本。

• 边缘计算技术的研发和应用与新一代通信技术研发计划协同：边缘计算是与云计算相生相伴的一种计算技术，并且与大数据、5G通信和智能信息处理技术高度耦合。在制定5G发展规划时，应将边缘计算研发纳入进去，加快相关核心技术的研发，加快和提升边缘计算技术的成熟度。

• 加强边缘计算的开源生态建设：边缘计算本身由海量的终端设备构成，而众多的智能终端可采用统一的开源操作系统，以便形成开源的生态环境。这一趋势将会给各厂商提供均等的发展机会，利用开源生态来维持核心代码，以便形成业界认可的技术接口、关键功能和发展路径。