第九章“物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)際安全面”介紹了工業(yè)機(jī)械工程環(huán)境中物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的一系列安全問題。
本書作者詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)和云制造的方方面面，但著重提升物聯(lián)網(wǎng)邊緣（收集、傳輸數(shù)據(jù)，并最終將數(shù)據(jù)傳回物理執(zhí)行器的地方，它指將末端設(shè)備/設(shè)施通過各種通訊網(wǎng)絡(luò)連接物聯(lián)網(wǎng)域名實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通、應(yīng)用集成以及基于云計(jì)算的SaaS營運(yùn)等模式連接起來的網(wǎng)絡(luò)）的安全性。目的是介紹現(xiàn)實(shí)世界網(wǎng)絡(luò)安全問題，并提供深度技術(shù)范例支撐的見解。
作者在最后章節(jié)討論如何實(shí)現(xiàn)使用集合智能（Ensemble Intelligence）的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。集合智能是利用多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)例解決給定問題的技術(shù)。這種概念建立在集體智能（Collective Intelligence）的基礎(chǔ)上，因?yàn)榧w給出的答案往往比單個(gè)實(shí)體給出的答案更準(zhǔn)確。
第十章，討論了如何將網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測和響應(yīng)機(jī)制整合到軟件定義的云制造系統(tǒng)中。本章描述的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測算法基于使用許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（輸出被注入神經(jīng)演化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中）的集合智能。神經(jīng)進(jìn)化oracle是一個(gè)前饋（Feed-Forward）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其設(shè)計(jì)參數(shù)（例如神經(jīng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量、隱藏層的數(shù)量、oracle使用的激活功能類型）通過使用參數(shù)選擇過程的遺傳算法經(jīng)過最佳選擇。Oracle生成優(yōu)化分類輸出，用于為軟件定義云制造系統(tǒng)中的積極攻擊響應(yīng)機(jī)制提供反饋。本章的基本目的是展示機(jī)器學(xué)習(xí)方法如何去防護(hù)關(guān)鍵工業(yè)4.0系統(tǒng)和其它互聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)。
這本書是首本融合工業(yè)4.0各個(gè)方面及其網(wǎng)絡(luò)安全需求的書籍。感興趣的用戶可以到亞馬遜進(jìn)行購買。http://t.cn/RK3dtUr
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