Интернет вещей: драйверы и вызовы 2025 года
Интернет вещей стал основой критически важных приложений в здравоохранении, производстве, энергетике и других секторах.
Искусственный интеллект и машинное обучение имеют важное значение для понимания большого объема данных, собираемых устройствами интернета вещей, и для улучшения их использования (например, предиктивное обслуживание производственных машин и прогнозирование аномалий). Технология 5G также обеспечивает скорость и пропускную способность, необходимые для обработки большого количества подключенных устройств и позволяет использовать сценарии, которые требуют высокой пропускной способности и минимальной задержки. К ним относятся автономное управление транспортными средствами и компьютерное зрение в промышленных условиях.
Интернет вещей стал мощным двигателем преобразований. По данным ведущей аналитической компании Gartner, к 2028 году рынок интернета вещей достигнет 991 млрд долларов благодаря растущим инвестициям в инфраструктуру IoT и появлению приложений IoT на основе искусственного интеллекта в различных отраслях.
По некоторым данным, к 2025 году в мире будет около 75 миллиардов подключенных устройств IoT. Быстрый рост обусловлен достижениями в области 5G, ИИ и периферийных вычислений, преобразующих отрасли от умных домов до производства и далее. Эти устройства станут движущей силой следующей волны цифровой трансформации.
Система IoT состоит из четырех основных компонентов: датчики, подключение, обработка данных и пользовательские интерфейсы. Датчики собирают данные, подключение передает их, обработка анализирует их, а интерфейсы позволяют взаимодействовать с пользователем.
Рост IoT обусловлен несколькими ключевыми факторами. Увеличение спроса на улучшенный клиентский опыт и улучшенное управление запасами играет решающую роль в расширении рынка. Технологии IoT позволяют ритейлерам собирать данные в режиме реального времени о предпочтениях и поведении потребителей, что позволяет создавать целевые персонализированные маркетинговые стратегии. Кроме того, решения IoT повышают прозрачность цепочки поставок и эффективность работы, что приводит к снижению затрат и повышению производительности. Растущее внедрение интеллектуальных устройств в сочетании с постоянными достижениями в технологии IoT еще больше способствует расширению рынка. Такие технологии, как RFID-метки и интеллектуальные полки, которые улучшают управление запасами и улучшают качество обслуживания клиентов, являются ключевыми факторами этого роста.
Аналитики отмечают 10 главных тенденций Интернета вещей в 2025 году, которые стали заметными и продолжают формировать ландшафт.
Периферийные вычисления: устройства Интернета вещей генерируют значительные объемы данных, а периферийные вычисления предполагают обработку этих данных ближе к источнику, что сокращает задержки и улучшает процесс принятия решений в реальном времени.
Интеграция 5G: развертывание сетей 5G обеспечивает более быструю и надежную связь между устройствами IoT, открывая новые возможности для приложений, которым требуется высокая пропускная способность и низкая задержка.
Интеграция ИИ и машинного обучения: искусственный интеллект и машинное обучение интегрируются в системы Интернета вещей для анализа и интерпретации данных, что позволяет проводить предиктивное обслуживание, обнаруживать аномалии и обеспечивать более продвинутую автоматизацию.
Улучшения безопасности: по мере роста числа подключенных устройств растет и потенциальная возможность атак. Безопасность IoT развивается с такими функциями, как аутентификация устройств, шифрование и безопасные обновления прошивки.
Умные города: концепция умных городов подразумевает использование Интернета вещей для более эффективного управления городскими услугами, такими как управление дорожным движением, утилизация отходов, потребление энергии и общественная безопасность.
Интернет вещей в здравоохранении: Интернет вещей преобразует здравоохранение с помощью таких приложений, как удаленный мониторинг состояния пациентов, носимые медицинские устройства и интеллектуальное медицинское оборудование для улучшения ухода за пациентами.
Промышленный Интернет вещей (IIoT): в таких отраслях, как производство, IIoT используется для предиктивного обслуживания, оптимизации цепочек поставок и общего повышения эффективности работы.
Мониторинг окружающей среды: устройства Интернета вещей используются для мониторинга окружающей среды, помогая отслеживать уровни загрязнения, изменения климата и усилия по сохранению дикой природы.
Розничная торговля и качество обслуживания клиентов: IoT улучшает розничную торговлю за счет подключенных полок, персонализированного процесса покупок и улучшенного управления запасами.
Сельскохозяйственный Интернет вещей (AgriTech): Интернет вещей производит революцию в сельском хозяйстве, внедряя методы точного земледелия, в которых датчики и анализ данных оптимизируют урожайность, управляют орошением и следят за поголовьем скота.
Среди ключевых угроз интернета вещей эксперты выделяют следующие:
Безопасность: устройства Интернета вещей часто не имеют адекватных мер безопасности, что делает их уязвимыми для кибератак и утечек данных.
Конфиденциальность: устройства Интернета вещей, собирающие и использующие персональные данные, могут вызывать проблемы с конфиденциальностью, особенно если данные используются без ведома или согласия пользователя.
Совместимость: устройства IoT часто разрабатываются разными производителями и могут использовать разные протоколы и стандарты, что затрудняет их бесперебойную совместную работу.
Масштабируемость: по мере роста числа подключенных устройств управление и масштабирование систем Интернета вещей становится все более сложным и трудоемким.
Мощность: многие устройства IoT работают от аккумуляторов, что может ограничивать их функциональность и срок службы. Для решения этой проблемы необходимы энергоэффективные решения.
Управление данными: большие объемы данных, генерируемые устройствами Интернета вещей, могут быть сложными для управления и анализа, для чего требуются передовые инструменты управления данными и аналитики.
Стоимость устройств: разработка и развертывание устройств Интернета вещей может быть дорогостоящей, что затрудняет внедрение решений Интернета вещей для небольших компаний и организаций.
Правовые и нормативные аспекты: быстрый рост Интернета вещей опередил разработку нормативно-правовой базы, регулирующей его использование, что привело к возникновению проблем, связанных с ответственностью, подотчетностью и защитой прав потребителей.
В целях минимизации данных рисков, организациям и отдельным лицам стоит внедрять практики для безопасности, конфиденциальности и защиты IoT. Среди них – использование надежных паролей, шифрование данных, обновление программного обеспечения и регулярный аудит систем IoT.
Эксперты подсчитали, что к 2030 году число устройств IoT превысит 40 млрд. Объем данных, генерируемых машинами, растет экспоненциально, по оценкам IoT Analytics, в мире насчитывается 18,8 млрд подключенных устройств IoT.
Согласно новому отчету GlobalData, быстрый рост Интернета вещей вызывает серьезные опасения относительно его безопасности. В нем говорится, что фрагментированный ландшафт стандартов безопасности и слабая безопасность многих устройств Интернета вещей могут сдерживать дальнейшее внедрение технологии. Кроме того, аналитики GlobalData считают, что существующие развертывания IoT могут стать угрозой безопасности из-за текущего положения дел. Несмотря на серьезные проблемы безопасности, в отчете прогнозируется, что мировой рынок Интернета вещей будет расти высокими среднегодовыми темпами.
В отчете также говорится, что многие устройства IoT имеют ограниченную вычислительную мощность и не могут запускать эффективное программное обеспечение безопасности, что делает их и сети, к которым они подключены, уязвимыми для кибератак.
Основная проблема безопасности в сфере Интернета вещей заключается в том, одновременном увеличении подключенных устройств Интернета вещей и расширении поверхности атакиВ конечном итоге уровень безопасности всей сети снижается до уровня целостности и защиты наименее защищённого устройства.
В настоящее время специалисты по информационной безопасности сталкиваются с новыми и растущими проблемами, характерными для безопасности Интернета вещей, в том числе:
инвентаризация: отсутствие чёткого представления о том, какие устройства IoT находятся в сети и как безопасно управлять новыми устройствами;
угрозы: отсутствие надёжной встроенной системы безопасности в операционных системах устройств Интернета вещей, которую сложно или невозможно исправить;
объём данных: обработка огромных объёмов данных, поступающих как с управляемых, так и с неуправляемых устройств Интернета вещей;
собственность: новые риски, связанные с управлением устройствами Интернета вещей разрозненными командами внутри организации;
разнообразие: огромное разнообразие устройств Интернета вещей с точки зрения их безграничных форм и функций;
операции: кризис объединения, при котором устройства Интернета вещей критически важны для основных операций, но ИТ-специалистам сложно интегрировать их в систему безопасности.
Помимо этого, 98% всего трафика устройств Интернета вещей не зашифровано, что подвергает персональные и конфиденциальные данные серьёзному риску.
Как считают многие аналитики, проблемы для IoT связаны с не только с безопасностью, но и конфиденциальностью. Корпоративные ИТ-отделы должны быть в состоянии контролировать высокораспределенную сложную вычислительную среду.. Спутниковые и мобильные сети соединяют головокружительный массив устройств, от автономных транспортных средств и дронов до приборов и датчиков всех видов. На периферии Интернета вещей многие конечные точки (по некоторым данным 98%) не защищены, поскольку такие устройства, как маломощные датчики, не обладают необходимой вычислительной мощностью и алгоритмами шифрования памяти, что оставляет злоумышленникам открытый доступ. Согласно одному отчету, почасовая стоимость сбоев вычислений/сетей составляет более 300 000 долларов для 90% компаний. Siemens предполагает, что каждый потерянный час обходится автопроизводителям в 2,3 миллиона долларов.
Кибератаки на IoT являются распространенной причиной сбоев, и когда они нацелены на производство, наиболее распространенным последствием становится простой в работе. Перебои в производстве могут привести к серьезным проблемам в цепочке поставок, а в здравоохранении они могут привести к отключению пульсометров, датчиков глюкозы и других критически важных приложений, что поставит под угрозу здоровье и благополучие пациентов и нарушит уход за ними. Значение может иметь секунда, поскольку даже кратковременный сбой может нанести ущерб репутации, нарушить работу и поставить под угрозу соблюдение требований. В отчете Kaleido Intelligence Survey Report за 2024 год почти четверть (23%) опрошенных компаний поставили производительность и надежность контрагентов по подключению IoT на первое место, что намного выше, чем у любого другого фактора. Минимизация простоев IoT — сложная задача, поскольку решения многомерны. Они включают устройства, сети, программное обеспечение, приложения, операционные процессы и, неизменно, облачные среды. Если какая-либо часть выходит из строя, под угрозой оказывается вся система. В условиях этой опасности единственный способ минимизировать риск сбоев IoT – это встроить устойчивость и надежность в устройства, сети, облачные сервисы и процессы.
Каждое устройство Интернета вещей в сети представляет собой конечную точку, которая может стать потенциальным входом для злоумышленника и подвергнуть сеть внешним угрозам. Если устройства Интернета вещей заражены вредоносным ПО, они могут использоваться в качестве ботнетов для проведения распределённых атак типа «отказ в обслуживании» (DDoS) на сеть, которую злоумышленник хочет вывести из строя. Однако, в отличие от ИТ-устройств, растущее число устройств Интернета вещей практически незаметно в корпоративных сетях, что делает невозможным их одновременную защиту.
Возросшая взаимосвязанность также создала значительные проблемы безопасности, особенно в отношении обнаружения и смягчения атак ботнетов. Обнаружение активности ботнетов в средах IoT является сложной задачей из-за разнообразной природы устройств IoT и крупномасштабных генерируемых данных. Подходы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения показали большой потенциал в обнаружении ботнетов IoT. Однако по мере того, как эти подходы продолжают развиваться и становятся более сложными, открываются новые вопросы о том, как принимаются решения с использованием таких технологий. Интеграция слоя объяснимости в эти модели может повысить надежность и прозрачность. Некоторые эксперты предлагают использовать методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI) для улучшения интерпретируемости и прозрачности процесса обнаружения ботнетов.
Атаки могут приводить к потере производительности и сбоям в работе служб IoT. Например, распределенные атаки типа «отказ в обслуживании» (DDoS) могут затопить сеть огромным объемом трафика, сделав устройства и службы IoT недоступными для законных пользователей. Эффективно обнаруживая и смягчая действия ботнетов, можно улучшить общую производительность сети и доступность служб IoT, обеспечивая бесперебойную работу и бесперебойный пользовательский опыт.
Атаки ботнетов используют уязвимости устройств IoT, нарушая их целостность и потенциально превращая их во вредоносных участников сети. Зараженные устройства могут потреблять чрезмерные ресурсы или участвовать в несанкционированной коммуникации, ставя под угрозу надежность и доверие всей экосистемы IoT. Благодаря точному обнаружению активности ботнетов можно идентифицировать и изолировать скомпрометированные устройства, предотвращая дальнейшее распространение атаки и сохраняя целостность сетей устройств IoT.
Помимо перечисленного, на рынке Интернета вещей присутствует проблема разрозненности стандартов безопасности и множества устройств со слабой защитой.
Компания Forescout, занимающаяся кибербезопасностью, представила список самых уязвимых подключенных устройств в 2025 году:
ИТ-устройства (контроллеры доставки приложений (ADC), интерфейсы интеллектуального управления платформой (IPMI), брандмауэры и контроллеры домена);
POS-системы (комплекты оборудования для автоматизации торговых операций);
универсальные шлюзы (системы управления зданием, системы контроля физического доступа, устройства бесперебойного питания;
устройства Интернета вещей в здравоохранении (устройства обработки изображений, лабораторное оборудование, рабочие станции здравоохранения, контроллеры инфузионных насосов);
другие устройства Интернета вещей, которые будут представлять риск в 2025 году, включают сетевые видеорегистраторы, VoIP, IP-камеры и сетевые устройства хранения данных.
