“من تطبيقات المنزل أو الأعمال إلى المركبات المتصلة ، تتغلغل الحوسبة المتطورة في إنترنت الأشياء بالكامل. مع زيادة حجم البيانات ، تتطلب هذه الحوسبة منصات حوسبة متطورة قوية ومترابطة مع إمكانات الأمن السيبراني المثلى وأعلى مستوى من السلامة الوظيفية.
“
من تطبيقات المنزل أو الأعمال إلى المركبات المتصلة ، تتغلغل الحوسبة المتطورة في إنترنت الأشياء بالكامل. مع زيادة حجم البيانات ، تتطلب هذه الحوسبة منصات حوسبة متطورة قوية ومترابطة مع إمكانات الأمن السيبراني المثلى وأعلى مستوى من السلامة الوظيفية.
غالبًا ما تأتي الابتكارات على شكل موجات (الشكل 1). اتبعت بعض موجات الابتكار مسارًا تطويريًا ، على سبيل المثال ، من الحواسيب الكبيرة المبكرة إلى الحواسيب الصغيرة ، وأخيراً إلى أجهزة الكمبيوتر المدمجة كما نعرفها اليوم ، وكان التغيير تدريجيًا. هذه العملية منطقية تمامًا أيضًا ، نظرًا لأن قوة الحوسبة أصبحت أكثر قوة بمرور الوقت ، وأصبحت عوامل الشكل أكثر إحكاما ، وأصبح تطوير البرامج أكثر بساطة. موجات الابتكار الأخرى أكثر دراماتيكية. ومن الأمثلة على ذلك الانتقال من الهواتف المحمولة إلى الهواتف الذكية والانتقال السريع إلى إنترنت الأشياء.
الشكل 1: موجات الابتكار: يقود إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي الزيادة السريعة في عدد الأجهزة المتطورة.
بينما ركزت موجات الابتكار السابقة على الأجهزة أو مشهد الأجهزة ، أثرت التغييرات الأخيرة على قطاعات السوق والشركات وحالات الاستخدام. لقد أدى انتشار معدات الشبكات إلى تغيير حياتنا بشكل كبير ، وتعمل الصناعة جاهدة لتحويل الزخم الناتج إلى فرصة مربحة للكفاءة واتخاذ القرار وكميات هائلة من البيانات.
إنترنت الأشياء وسوق التعلم الآلي
الموجة التالية من الابتكار هي إنترنت الأشياء ، المدعوم من التعلم الآلي. هذا لا علاقة له بالإمكانيات المجردة لإنترنت الأشياء ، بل بالنتائج في قطاعات معينة من السوق مثل الإلكترونيات الاستهلاكية ، والمنزل الذكي ، والتنقل الآمن ، والمدن الذكية ، والصناعة 4.0. بينما تم تصميم الهواتف الذكية لاستخدامها من قبل الأشخاص وللتواصل من طرف إلى طرف ، فإن التغييرات المستقبلية ستتجاوز البنية التحتية وأنظمة التنقل والمدن الذكية والتصنيع الذكي ، مما يؤدي إلى نمو غير متوقع في السوق ، وتمكين الأجهزة الذكية المتصلة (الشكل 2) . سيعيد هذا التغيير تشكيل حياتنا والبنية التحتية المحيطة بنا.
الشكل 2: مستقبل إنترنت الأشياء والتعلم الآلي حسب القطاع.
تتوقع IHS انتشار المنتجات الذكية المتصلة ، مع تضاعف عدد الأجهزة المتصلة بين عامي 2015 و 2020 (الشكل 3). في NXP ، نعتقد أن المنتجات المتصلة ستشهد نموًا أسرع خلال السنوات الخمس المقبلة وأن التعاون الصناعي سيكون ضروريًا. إن NXP لا تعمل بمفردها – فقد أعربت شركات أخرى عن رؤى مماثلة في الكلمات الرئيسية لـ NXP في وادي السيليكون.
الشكل 3: IHS متفائل بشأن نمو إنترنت الأشياء والأجهزة المتصلة ،
ومن المتوقع أن يتضاعف الرقم بين عامي 2015 و 2020.
سلط رودني كلارك ، مدير مبيعات إنترنت الأشياء والواقع المختلط في Microsoft ، الضوء على نمو النظام البيئي في مؤتمر مستخدمي NXP الأخير. وأوضح أن التقدم الذي أحرزه النظام البيئي لإنترنت الأشياء في العام الماضي يعادل التقدم المحرز في السنوات الخمس الماضية. وشدد أيضًا على الحاجة إلى العديد من الشركاء للعمل معًا لتوفير حلول إنترنت الأشياء للمستخدمين (بائعي البرامج ، وبائعي الأجهزة ، ومصنعي أشباه الموصلات ، ومتكاملي الأنظمة).
الشروط الإطارية لإنترنت الأشياء والتعلم الآلي
يتبع مجال العقد الطرفية نهجًا واضحًا ، سواء كان ذلك المكانس الكهربائية الذكية أو الروبوتات المحلية أو أحدث الروبوتات الصناعية. جميع الأنظمة لها نفس الوحدات المفاهيمية (الشكل 4). بمساعدة هذه الوحدات ، تكون العقد قادرة على التعرف والتفكير والتصرف ويجب أن تكون جزءًا من نظام يتمتع بوظائف الأمن السيبراني المثلى وأعلى مستوى من الأمان. عبر قطاعات السوق المختلفة ، يطمس الإطار المشترك لهذه القدرات الخطوط الفاصلة بين حلول السوق النهائية المختلفة. سيؤدي أيضًا إلى إحداث بعض التغييرات في صناعة أشباه الموصلات ، حيث تستكشف شركات مثل NXP أوجه التشابه في مهام مختلفة ، على سبيل المثال ، اعتماد معالجات كروس يمكن أن تلبي مجموعة واسعة من المتطلبات.
الشكل 4: تعتبر القدرة على التعرف على أعلى معايير الأمان والتفكير والتواصل والعمل وفقًا لها أمرًا أساسيًا لجميع الأجهزة المتطورة.
تقنية الاستشعار
يمكن للعقد الطرفية الجديدة الاستفادة من تقنية المستشعر لاكتساب رؤى. الرادار والكاميرات والتعرف على الوجه والصوت و V2X لأجهزة الاستشعار. تقوم المستشعرات بجمع معلومات حول بيئة العقدة والإجابة على أسئلة مثل: هل الطريق جليدي ، هل هناك عائق على الطريق أمامك أم على الركن التالي؟ هل توجد جدران قريبة؟ هل المنطقة بها منحدرات شديدة أو ظروف أخرى غير عادية؟ تجمع المستشعرات هذه المعلومات الحيوية ثم تنقلها إلى نظام اندماج المستشعرات لاتخاذ المزيد من القرارات والاستجابات. في عالم إنترنت الأشياء والتعلم الآلي المتطور باستمرار ، يعد هذا أول لبنة أساسية مشتركة لجميع تطبيقات الحافة.
فكر واعمل
العقد النهائية الجديدة ذكية وتتطلب قدرة حاسوبية هائلة لضمان اندماج المستشعرات واستنتاج الاستجابات المناسبة. مع استمرار شركات مثل NXP في تحقيق تقدم سريع في الأداء واستهلاك الطاقة ، يمكن اتخاذ المزيد والمزيد من التطبيقات والقرارات ذات الصلة على الحافة. من السهل تجنب مشكلات وقت الاستجابة التي تحدث أثناء معالجة البيانات في السحابة. هذا أيضًا له فوائد للخصوصية والأمن السيبراني ، حيث تظل المعلومات السرية المهمة في أماكن العمل ولا يتم نقل سوى البيانات الدلالية الأقل أهمية إلى السحابة.
اتصال سلس
للاستفادة من البيانات الضخمة ، يجب أن تكون الأجهزة متصلة ببعضها البعض وبالسحاب ، وحتى معظم معالجة البيانات واتخاذ القرار تتم في العقد النهائية. من الواضح أن الاتصال هو العمود الفقري لإنترنت الأشياء. يمكن استخدام عدد من التقنيات لتحقيق اتصالات قريبة جدًا وبعيدة المدى. تشمل هذه التقنيات Wi-Fi و Bluetooth و NFC و RFID بعيد المدى واللاسلكي أو DSRC 802.11p ، مما يسمح بالاتصال من مركبة إلى مركبة.
في NXP Connects ، أعلنت NXP عن تقنية اتصال أخرى. UWB هي تقنية راديو قوية وآمنة للغاية تتطابق بدقة مع وقت التشغيل بين الكائنات وتضمن أمان الشبكة. هذا يفتح إمكانات رائدة للتطبيقات الصناعية والتجارية وكذلك السيارات المستقبلية. قد تتضمن سيناريوهات UWB الجديدة: في المنزل ، ستفتح الأبواب تلقائيًا ، وسترافق الموسيقى الركاب في جميع أنحاء المنزل أثناء انتقالهم من غرفة إلى أخرى. مع UWB ، تصبح الحياة أبسط وأكثر سلاسة.
ميزات الأمان والحماية
تعتمد العقد النهائية والتطبيقات المقابلة على عنصرين أساسيين: السلامة الوظيفية ووظائف الأمن السيبراني. ستكون الحافة نفسها بمثابة خط الدفاع الأول لأمن النظام ، وستكون القدرة على توفير حلول أمنية لحماية حافة أنظمة إنترنت الأشياء عاملاً رئيسيًا في تسريع هذا النهج الجديد.
يعتمد المستخدمون يوميًا على مجموعة متنوعة من الخدمات والبيانات السحابية للبقاء على اتصال. وإنترنت الأشياء ، الذي تغذيه قوة التعلم الآلي بشكل متزايد ، يتطلب هذا النوع من الاتصال. لسوء الحظ ، يعمل الاتصال أيضًا على توسيع سطح الهجوم ، وهو مجموع موجهات الهجوم ويمثل السبل المحتملة للقراصنة والمهاجمين لاستغلال نقاط الضعف. كل خيار اتصال هو نقطة دخول محتملة إلى النظام.
مخاوف سلامة المركبات هي الأكثر وضوحًا ، ولكن في النهاية ، يجب حماية جميع المعدات. لا يؤدي هذا فقط إلى منع المتسللين من السيطرة على السيارة (خاصةً عندما تكون على الطريق) ، بل إنه يحمي السيارة أيضًا من الاختراق من قبل المجرمين الذين ينجحون في سرقة أموالهم (على سبيل المثال ، عن طريق تثبيت برامج الفدية).
بالإضافة إلى ذلك ، أصبحت حماية البيانات الخاصة قضية ذات أهمية متزايدة. نظرًا لأنه يتم تخزين المزيد والمزيد من المعلومات الحساسة على الأجهزة ، فهناك حاجة لحماية المعلومات المتعلقة بالموقع وعادات القيادة والمعلومات الحساسة الأخرى. اتخذت الحكومات خطوات لحماية الخصوصية ، على سبيل المثال ، DSGVO (اللائحة العامة لحماية البيانات) الخاص بالاتحاد الأوروبي ، أو قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) أو قانون السيارة التجسس (قانون سلامة وخصوصية السيارات).
يجب على المطورين عبر طيف المنتج تصميم وتطوير حلول عبر المشاريع تعمل على مستوى النظام ، بما في ذلك تفاعل الأجهزة مع بيئتهم والأجهزة الأخرى. يضمن نهج “آمن حسب التصميم” بشكل استباقي أن الأمن ليس فكرة متأخرة ويجب دمجه في كل مكون من البداية. تجمع مفاهيم سلامة النظام المحددة من قبل الشركة المصنعة للمعدات الأصلية عناصر من موردين متعددين. لذلك ، فإن التنسيق الفعال لمفهوم سلامة النظام هذا في سلسلة التوريد المعقدة هو عامل مهم للنجاح.
مبدأ آخر ينطبق على جميع الأنظمة هو آليات الدفاع أو الأمن على جميع المستويات ، لأن الحلقة الأضعف بشكل عام تحدد مدى قوة الأمن. هذا يعني أنه في حالة اختراق أحد مستويات الأمان ، يجب أن يستمر المستوى التالي في حماية النظام.
سلامة
على مدار الثلاثين عامًا الماضية ، أصدر مصنعو السيارات وشركات أشباه الموصلات وكبار الموردين مفاهيم للسلامة الوظيفية. هذه هي الخطوة الأولى في تأمين طرح إلكترونيات جديدة للمركبة وتستخدم أيضًا على نطاق واسع في إنترنت الأشياء. تعتمد السلامة الوظيفية على فكرة أن لكل مكون إلكتروني في السيارة أو الجهاز وظيفة معينة. في حالة فشل أحد المكونات ، يجب أن يكون النظام قادرًا على اكتشاف هذا الخطأ وإبلاغ السيارة به.
في السيارة ، على سبيل المثال ، إذا ظهرت علامات تحذير حمراء وبرتقالية في قمرة القيادة ، يمكن لنظام الأمان الوظيفي الإبلاغ عن مشكلة في المحرك أو وحدة التحكم. في مجال القيادة الذاتية ، تعتبر السلامة الوظيفية جزءًا من مفهوم السلامة ، ولكنها تتطور بسرعة نحو قضايا السلامة الأكثر تعقيدًا. لم يعد المجال يقتصر على مفاهيم بسيطة للعمل أم لا. تجلب القيادة الذاتية مخاوف جديدة تتعلق بالسلامة حول مفاهيم مثل السلامة السلوكية والسلامة البيئية. يجب أيضًا استخدام هذه التطبيقات في إنترنت الأشياء.
في سيناريو الأمان السلوكي ، يكون القلق هو ما إذا كانت السيارة أو الجهاز يتصرفان بشكل طبيعي. على سبيل المثال ، هل القيادة على جانب الطريق أم على الطريق ، هل هي القيادة بسرعة مناسبة لانسياب حركة المرور ، وهل تتبع قوانين وأنظمة المنطقة؟ يتيح التقييم المتقدم والأكثر تطورًا للسلامة السلوكية إجابات لأسئلة مثل “هل تتمتع السيارة بالقدر المناسب من العدوانية في ظل الظروف المناسبة ؛ وهل هي دفاعية بشكل مناسب في ظل ظروف أخرى؟”
بالإضافة إلى السلامة السلوكية ، هناك مفهوم السلامة البيئية. تهدف السلامة البيئية إلى معالجة عدم قدرة السيارات على الاستجابة بشكل مناسب للتغيرات البيئية الديناميكية. ماذا يحدث إذا كان هناك صندوق بريد أسقطته مركبة نقل على الطريق أمام السيارة؟ كيف تستجيب السيارات ذاتية القيادة؟ كيف نحدد الطريقة المناسبة للتعامل مع التحديات غير المتوقعة؟ يتعلق جزء آخر من السلامة البيئية بما يجب القيام به في حالة هطول الأمطار أو الضباب أو الجليد أو حركة المرور الكثيفة. يجب التأكد من أن الأنظمة الإلكترونية والبرامج المستخدمة للتحكم في السيارة ذاتية القيادة تمكن السيارة من الاستجابة بشكل صحيح.
البرامج المضمنة والتعلم الآلي
تتمتع البرامج المضمنة والتعلم الآلي بمزايا جديدة لا يمكن تصورها حاليًا ، ولكنها بدأت في الظهور. خذ القيادة على سبيل المثال: 95٪ من الحوادث سببها خطأ بشري. يمكن للتعلم الآلي أن يقضي في النهاية على العامل البشري ويحسن قدرة الناس على القيادة بأمان. يتم الآن تحقيق فوائد مماثلة في مجال اختبار الأمراض الحرجة في مجال الرعاية الصحية.
بفضل التعلم الآلي ، دخلت إنترنت الأشياء في موجة كبيرة من الابتكار. سيؤدي ذلك إلى تحسين العديد من الصناعات الرئيسية ، بما في ذلك الإلكترونيات الاستهلاكية والسيارات والمدن الذكية والمزيد ، وسيتطلب مجموعة جديدة كاملة من العقد الطرفية الذكية. تتبع هذه العقد الطرفية منهجية تطوير مماثلة ، مما يمكنها من التعرف على أحدث آليات الأمان والحماية والتفكير بها والعمل بها.