嚴峻邊緣環境下的物聯網安全性
IT 與脆弱的 OT 融合，暴露了工業物聯網面臨攻擊的內在弱點。這些漏洞包括安全性差的工業系統。AI/ML 為基於工業 4.0 的平台提供超智慧網路安全和威脅緩解。迄今為止，經過優化以部署回應迅速、強大的 AI/ML 的運算系統並不適合重工業環境的物理因素。堅固耐用的邊緣電腦專為在這些挑戰性環境中可靠地提供智慧而設計。
歡迎參加由嵌入式運算設計主辦的物聯網裝置安全會議。Premio 技術營運總監 Robert Lu 將探討這些問題，以及支援接近資料來源的反射式即時 AI 的先進運算、儲存、連線和堅固耐用功能。敬請收看，了解在嚴峻環境中成功部署物聯網邊緣裝置的秘訣！
這是虛擬活動的網路研討會錄影，以防您錯過了所有細節。Premio 技術營運總監 Robert Lu 深入探討了 TPM 2.0 在嚴峻邊緣環境中硬體安全加密的重要性
可信任平台模組 (TPM) 2.0：確保嚴峻邊緣環境中物聯網應用的安全
運算系統漏洞對企業構成重大風險，因為敏感資料處理單元一旦連接到物聯網，就可能成為網路攻擊的目標。因此，硬體電腦需要安全防護 — TPM 2.0 — 來保護嵌入式運算系統。
TPM 技術在硬體層級保護連線系統。Premio 的嵌入式和堅固耐用邊緣電腦可部署 TPM 微控制器，以保護系統和資料。這種企業級安全性透過驗證和金鑰管理延伸到連接到系統的物聯網裝置。深入了解 TPM 2.0。
嚴峻邊緣環境下的邊緣運算
雲端運算的存取與儲存
雲端儲存是雲端運算帶來
的最大優勢之一。任何相關的商業資料都可以儲存在雲端，這讓資料更容易存取和使用。
人工智慧與機器學習
人工智慧 (AI) 是透過在動態運算環境中建立和應用演算法來模仿人類智慧過程的基礎。
5G 和無線邊緣網路
5G 無線技術旨在提供更高的數千兆位元組尖峰資料速度、超低延遲、更高的可靠性、龐大的網路容量、增加的可用性，以及為更多使用者提供更一致的使用者體驗。
物聯網與智慧邊緣
物聯網或「IoT」已迅速導致製造、運輸和公用事業等多個產業的資料驅動資產的數位轉型。
邊緣運算的變革驅動因素
- 超低延遲：由於高延遲問題，我們不能再依賴雲端。因此，需要邊緣運算來實現即時決策。
- 增加頻寬：邊緣運算提供更大的頻寬管道來在本機處理資料。利用 10GbE 的網路以每秒 10 千兆位元的速度傳輸乙太網路訊框，使邊緣裝置能夠滿足物聯網應用的效能要求。
- 安全性：硬體運算系統需要透過整合 TPM 2.0 來保護資料。
- 無線連線：存取 Wi-Fi 6 和 5G 等寬頻選項，為裝置收集新物聯網技術的關鍵資料點提供了更大的彈性和可能性。
三大驅動業務效益（邊緣與雲端的混合模式）
- 無所不在的智慧（物聯網 + 雲端 + 人工智慧）– 模型訓練和推斷工作負載跨新的 AI 應用程式進行分解和分佈。
- 邊緣雲端運算（5G + 雲端）– 基地台和雲端節點與端點進行資料通訊，但也仍近距離提供必要的運算能力和超可靠的延遲。平衡專用於應用程式的工作負載。
- 自主基礎設施（5G + AI）– 自主性是經濟和營運規模化的手段。完全智慧的自動化。