وبلاگ

پرداختن به چالش های امنیتی در محاسبات لبه ضروری است زیرا این فناوری به بخشی جدایی ناپذیر از دنیای دیجیتال ما تبدیل می شود. در اینجا برخی از چالش های اصلی که بر این صنعت تأثیر می گذارد آورده شده است:

امنیت داده ها و حریم خصوصی

محاسبات لبه پردازش داده ها را غیرمتمرکز می کند و در نتیجه نگرانی های امنیت داده ها و حریم خصوصی ماهیت متنوع دستگاه ها و حجم وسیعی از داده های پردازش شده در لبه، آن را به هدف مهاجمانی تبدیل می کند که به دنبال سوء استفاده از اطلاعات شخصی و حساس هستند.

بیمه یکپارچگی داده و حفظ حریم خصوصی در حالی که امکان اشتراک گذاری و پردازش امن داده ها بسیار مهم است. این اقدامات از نقض، محافظت از اطلاعات شخصی و حفظ اعتماد مصرف کننده در دنیایی که به طور فزاینده ای به هم پیوسته است محافظت می کند.

برای سازمان هایی که کارمندان از راه دور/سیار دارند، نه تنها مهم است حفاظت از پایگاه های داده اصلی بلکه بله به سیستم های تولید سند توجه کنیدارتباطات، برنامه ها و همه چیز می توانند در همان شبکه 5G مانند دستگاه های IoT وجود داشته باشند.

امنیت دستگاه

دستگاه‌های محاسباتی لبه، از حسگرهای IoT گرفته تا روترها، در مکان‌ها توزیع شده‌اند و آنها را در برابر تهدیدات فیزیکی و سایبری آسیب‌پذیر می‌کند. طراحی آنها اغلب عملکرد را بر امنیت ترجیح می دهد و فاقد رابط کاربری است که مدیریت فناوری اطلاعات و نظارت بر امنیت را پیچیده می کند.

اینها دستگاه ها اهداف آسانی هستند برای سرقت و می تواند دروازه ورود مهاجمان به شبکه باشد. ایمن سازی این دستگاه ها مستلزم احراز هویت مداوم کاربر و اقدامات کنترل دسترسی قوی است.

مقیاس پذیری اقدامات امنیتی

با رشد شبکه‌های محاسباتی لبه‌ای، مقیاس‌بندی اقدامات امنیتی به یک چالش حیاتی تبدیل می‌شود. ناهمگونی اکوسیستم های محاسبات لبه با معماری ها و پروتکل های مختلف، اجرای راه حل های امنیتی یکپارچه را پیچیده می کند.

ماهیت پویای این اکوسیستم که با افزودن دستگاه ها و خدمات جدید تغذیه می شود، ایجاب می کند اقدامات امنیتی انعطاف پذیر و مقیاس پذیر که می تواند بدون به خطر انداختن امنیت، با شرایط در حال تغییر سازگار شود.

با این واقعیت که همه می توانند از سازندگان وب سایت ارزان استفاده کنید و ایجاد حضور آنلاین حضوری، خطر قربانی شدن مشاغل ناخواسته را در پی دارد تهدیدات امنیت سایبری تقریبا انتظار می رود.

امنیت شبکه

توپولوژی های شبکه پیچیده در محاسبات لبه شامل دستگاه های مختلف و پروتکل های ارتباطی چالش های امنیتی قابل توجهی را ایجاد می کنند. حفاظت داده های در حال انتقال بین این دستگاه ها و ابریا در میان خود دستگاه ها، حیاتی است.

اقدامات امنیتی سنتی شبکه ممکن است به دلیل ویژگی‌های منحصربه‌فرد شبکه‌های لبه کافی نباشد و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای مانند سیستم‌های تشخیص نفوذ، تقسیم‌بندی شبکه و تکنیک‌های رمزگذاری پیشرفته را ایجاب کند.

آسیب پذیری های نرم افزاری

محاسبات لبه آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزار جدیدی را به دلیل طیف متنوع دستگاه‌ها و برنامه‌ها معرفی می‌کند. این سیستم ها اغلب روی پلتفرم ها و سیستم عامل های مختلف کار کنیدهر کدام مجموعه ای از آسیب پذیری های خاص خود را دارند.

اطمینان از یکپارچگی و امنیت نرم‌افزار در چنین چشم‌انداز متنوعی نیازمند آزمایش‌های دقیق، به‌روزرسانی‌های منظم و وصله‌هایی است تا فوراً آسیب‌پذیری‌های تازه کشف شده را برطرف کنند.

مدیریت هویت و دسترسی (IAM)

IAM موثر در محاسبات لبه ای برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به دستگاه ها و داده ها بسیار مهم است. ماهیت توزیع‌شده محاسبات لبه، IAM را پیچیده می‌کند، زیرا مدل‌های متمرکز سنتی ممکن است مناسب نباشند.

محاسبات نهایی نیاز دارد راه حل های پویا IAM که می تواند هویت ها را در بین دستگاه ها و مکان ها مدیریت و احراز هویت کند و اطمینان حاصل کند که فقط کاربران و دستگاه های مجاز به اطلاعات حساس دسترسی دارند.

ذخیره سازی و انتقال ایمن داده ها

تضمین امنیت داده ها، چه در حالت استراحت و چه در حین انتقال، یک مشکل بزرگ در محاسبات جانبی استبه ویژه در موارد محیط های حساس، مانند زیرساخت ابری دولتی یا آی پی امن از این رو. حرکت داده‌ها از دستگاه‌های لبه به ابر و برگشت، آسیب‌پذیری‌هایی را معرفی می‌کند که مهاجمان می‌توانند از آنها سوء استفاده کنند.

استفاده از تکنیک های رمزگذاری قوی برای ذخیره سازی و انتقال داده ها ضروری است محافظت در برابر نقض داده ها و اطمینان از محرمانه بودن و یکپارچگی داده ها در شبکه.