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邊緣計算安全與隱私保護研究進展

網絡安全與數據治理 2期

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)

摘要： 物聯網、5G等信息技術的快速發展加速了萬物互聯時代的到來，網絡邊緣設備的爆發式增長產生了海量級邊緣數據，傳統云計算模型的集中式大數據處理已無法滿足對邊緣設備海量數據的高效處理。邊緣計算作為一種新型計算模型，在更靠近用戶的網絡邊緣側就近提供服務，減緩了網絡負載，增強了響應能力，但同時由于邊緣環境的開放性、多源異構性、邊緣節點資源受限等特性，使得邊緣計算的安全與隱私保護面臨諸多挑戰。首先從安全需求出發，圍繞身份認證、通信安全協議、入侵檢測以及隱私保護等關鍵技術，系統闡述和分析了邊緣計算安全與隱私保護領域的國內外研究成果，最后提出了未來可能的研究方向。

關鍵詞： 邊緣計算身份認證入侵檢測隱私保護

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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