【導讀】在大規(guī)模商用以及快速發(fā)展的AI芯片技術雙重加持下，邊緣計算在未來十年將迎來爆炸性增長。根據Grand View Research的數據，2019年邊緣計算所帶來的市場價值約為25億美元。到2027年，這一數值將達到434億美元，年復合增長率達到37.4%。
在大規(guī)模商用以及快速發(fā)展的AI芯片技術雙重加持下，邊緣計算在未來十年將迎來爆炸性增長。根據Grand View Research的數據，2019年邊緣計算所帶來的市場價值約為25億美元。到2027年，這一數值將達到434億美元，年復合增長率達到37.4%。在巨大的商業(yè)價值面前，邊緣計算本身潛在的安全優(yōu)勢和缺點同樣引起了業(yè)界的廣泛關注。以物聯網（IoT）為例，因更多數據留在網絡邊緣，大幅減少了數據在傳輸過程中被截獲的機會，提高了數據的安全性。不過，這里面還有一個有趣的悖論，那就是邊緣計算網絡泛在、開放的特點很可能將網絡安全的風險傳導至系統(tǒng)各業(yè)務環(huán)節(jié)。如此看來，邊緣安全防護的挑戰(zhàn)很嚴峻。從某種意義上說，邊緣安全問題正在成為限制邊緣計算產業(yè)發(fā)展的障礙之一。
邊緣計算中的安全挑戰(zhàn)
邊緣計算的基本思想是將大量對實時性有較高要求的數據留在邊緣處理，盡可能減少數據上傳到云的傳輸時間，以提高數據的實時性和安全性，這是它邊緣計算的優(yōu)勢。然而，每個硬幣都有正反兩面。邊緣計算優(yōu)勢的背后有一個不爭的事實：每臺邊緣設備都代表了一個潛在的易受攻擊的端點，加之邊緣計算中使用的設備比傳統(tǒng)數據中心或服務器的設置更小，在設計時不可能像數據中心那樣予以充分的安全性考慮。在設備更新和維護方面更不能與數據中心相提并論。
綜合來看，邊緣計算最易受黑客攻擊的窗口主要分布在三個位置：一是圖1中的邊緣接入側，二是邊緣服務器端，三是邊緣管理的位置。
圖1:邊緣計算中潛在的攻擊窗口（圖源：邊緣計算產業(yè)聯盟）
在實際應用中，圍繞邊緣計算的安全問題多且復雜。InfoQ最近的一份報告發(fā)現，邊緣計算將面臨五個基本的安全問題：
一是架構方面。雖然邊緣設備相對容易將數據安全地發(fā)送到云，但云卻很難將數據安全地發(fā)送回設備，因此，在網絡架構上要予以充分考慮。
二是碎片化傾向。我們可以要求所有物聯網設備必須經過身份驗證，并遵守隱私政策。根據IDC預測，到2025年，將有414億臺物聯網設備，要在無限增長的物聯網設備上實施統(tǒng)一的隱私政策這將是一個巨大的挑戰(zhàn)。
三是物理安全。邊緣內的移動設備相對數據中心更容易被竊取或以其他方式被進行物理操作。比如，邊緣安全漏洞可以讓黑客很容易進入到網絡的核心。尤其是一些邊緣設備在進行徹底的測試之前就被匆忙推向市場，采用的技術沒有充分考慮蘊含的安全風險。
四是安全邊界問題。隨著時間的推移，設備最終可能會超出邊緣計算的邊界，這對管理員理解眾多限制條件帶來了挑戰(zhàn)。
五是用戶錯誤?？紤]到邊緣中的設備數不勝數，IT專家也很難預見所有存在于用戶端的復雜的安全風險。
如何讓邊緣計算更安全？
現在，邊緣計算已經成為數據和業(yè)務應用的重要匯聚節(jié)點，它重新定義了企業(yè)信息系統(tǒng)中云、管、端的關系，網絡架構的變化必然對安全提出了新需求。通常，邊緣計算安全主要遵守六個基本規(guī)則：
一是使用訪問控制和監(jiān)視來增強邊緣的物理安全。
二是從中心自上而下操作控制邊緣的配置和操作。
三是建立審計程序，將數據和應用程序的托管和更改控制在邊緣。
四是在設備/用戶和邊緣設施之間應用最高級別的網絡安全。
五是將邊緣作為IT運營中公共云的一部分。
六是要監(jiān)視并記錄所有邊緣活動，特別是與操作和配置相關的活動。
目前，邊緣計算的安全方案大多集中在邊緣計算終端安全、數據安全、網絡入侵檢測防御等三個方面。這其中的很多方案屬于被動安全，主動防御方案相對較少?，F在，大量的邊緣智能部署在無人值守的設備上，必須強化自身的安全防護能力。
在邊緣計算終端安全方面，邊緣計算網絡中的設備、終端制造商越來越多地開始在產品中部署不同的加密技術，以向物聯網傳感節(jié)點或邊緣計算終端提供安全可用的數據。
在邊緣計算數據安全方面，邊緣計算網絡中開始引入大量的傳感量測設備用于用戶端數據和系統(tǒng)狀態(tài)信息的采集。有一點需要注意的是，這些設備很可能又衍生了其他的數據安全風險，在網絡智能化、傳感化改造過程中仍需不斷完善。這也是為什么邊緣智能不斷強化敏感數據在存儲和傳輸過程中的安全性的原因。一方面，我們可以通過數據加密、數字簽名等機制防止數據被竊取或非法篡改。另一方面，保證密鑰自身的存儲和使用安全也非常重要，他能從根本上確保敏感數據的安全性。
在邊緣計算網絡攻擊檢測防御方面，面向邊緣計算的多層次網絡安全感知框架逐漸浮出水面，它對邊緣計算網絡中大型異構計算和網絡環(huán)境的網絡威脅的識別要素和準則進行了定義，有助于管理人員做出合理的防御決策。
在邊緣計算產業(yè)聯盟（ECC）與工業(yè)互聯網產業(yè)聯盟（AII）共同提出的邊緣安全參考框架1.0中，其邊緣安全防護對象覆蓋了邊緣基礎設施、邊緣網絡、邊緣數據、邊緣應用、邊緣安全等全生命周期管理以及邊云協(xié)同安全“5+1”個層次，綜合考慮了信息安全（Security）、功能安全（Safety）、隱私（Privacy）、可信（Trust）四大安全類別以及需求特征。當然，這是一個大而全的框架，實際部署中并非所有的應用場景都會涉及到全部的安全功能模塊。
圖2:邊緣安全參考框架1.0（圖源：邊緣計算產業(yè)聯盟)
可擴展的邊緣安全方案
邊緣智能與中心化平臺相比，數量大、部署分散，進一步增加了安全防護的難度。因此，邊緣智能需要引入完整的主動防御機制，確保海量邊緣設備能夠有效識別攻擊者的硬件篡改和惡意代碼注入，進行安全告警。
NXP Semiconductors（恩智浦）的EdgeVerse平臺是一個功能全面的邊緣計算和安全平臺，包含業(yè)界領先的可擴展嵌入式處理、安全、軟件和行業(yè)解決方案。EdgeLock? 是NXP專門針對邊緣計算推出的安全平臺，作為EdgeVerse的一部分，EdgeLock? 產品組合中包含安全元件、安全身份驗證器、應用處理器和MCU的嵌入式安全功能，它賦予邊緣節(jié)點充分的完整性、真實性和隱私性，從邊緣到網關再到云，均提供了可靠的安全性保障。
EdgeLock? 平臺中的安全功能涉及安全啟動信任錨、片上加密、可即時配置的安全解決方案、設備雙向驗證、安全設備管理套件、無線（OTA）更新和生命周期管理等。
在具體產品上，安全嵌入式處理器是一個主要類型。以i.MX 8M Plus應用處理器為例，它是NXP邊緣計算EdgeVerse方案中的重要一員，也是首個集成了專用神經處理單元（NPU）的i.MX系列產品，在邊緣端可以實現高性能的機器學習。為了確保邊緣端的安全，i.MX 8M Plus內置了先進的EdgeLock? 嵌入式安全技術，包括資源域控制器、Trust Zone、HAB、加密啟動、采用RSA和橢圓曲線算法的公共密鑰加密，為邊緣節(jié)點的安全提供了保障。
圖3:i.MX 8M Plus應用處理器中的安全特性（圖源：NXP）
NXP邊緣計算EdgeVerse平臺上的另一款重要安全產品EdgeLock? SE050，屬于即插可信安全元件，它已經通過通用標準（CC）EAL 6+認證，從邊緣到云端均能保障工業(yè)4.0和物聯網的安全應用。與安全嵌入式處理器相比，這種安全元件可以靈活地為更廣泛的嵌入式應用增加“即插即用”的安全特性，位物聯網邊緣設備提供硬件安全防護。
圖4:恩智浦EdgeLock? SE050功能框圖（圖源：NXP）
總之。邊緣計算的優(yōu)勢是毋庸置疑的，因設備分布廣，數據量特別巨大，它的安全防護問題乃是重中之重。保護邊緣是一個復雜的過程，在傳統(tǒng)的安全原則之外，各企業(yè)和行業(yè)聯盟也在加緊研究對策，相關的產品已經在市場上廣泛部署。這樣的努力正在進行中，且正在加速。
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