隨著智能化的逐漸落地，互聯網、物聯網、大數據、云計算和人工智能都有不俗的表現。

同樣，在農業(yè)領域，不少人也開始將這個時代稱為“智能農業(yè)”時代。

可以料想到，未來，智能農業(yè)的規(guī)模只會越來越大。到本十年末，世界人口預計將超過85億，其中超過8.4億人會受到嚴重饑餓的影響，落在智能農業(yè)肩上的擔子，就是要提高糧食的產量和效率。

但是有得就必有失，隨著數字技術發(fā)展起來的，還有潛在的網絡安全漏。

于是，隨著農業(yè)4.0，也就是智能農業(yè)的提出，產量問題自然是重點關注，更強大的數據分析以及更智能的自動化和決策能力同樣不可忽視。

盡管目前，研究人員們對智能農業(yè)進行了廣泛的研究，但“尚未解決圍繞智能農業(yè)的安全問題”，南京農業(yè)大學的Xing Yang表示。

他補充到，迄今為止，該領域的研究主要涉及將傳統的網絡安全知識應用于農業(yè)背景。相比之下，農業(yè)網絡安全沒有得到足夠的重視。

Yang和他的同事們調查了不同種類的智能農業(yè)，以及針對它們的關鍵技術和應用。農業(yè)物聯網應用程序具有引起安全問題的獨特特征，他們對此進行了列舉，也提出了相應的對策，并以論文的形式發(fā)表在了IEEE / CAA Journal of Automatica Sinica上。

文章中寫到，田間農業(yè)可能會受到設施損壞的影響，以及家禽和牲畜育種可能會遇到傳感器故障，溫室栽培可能會面臨控制系統的入侵等。所有這些都可能導致IoT架構（包括硬件和軟件）損壞，從而導致農業(yè)運營失敗。

此外，數據采集技術面臨威脅，包括惡意攻擊、未經授權的訪問、隱私泄露等，而區(qū)塊鏈技術可能容易受到訪問控制失敗和不安全的共識協議的攻擊。

Yang認為，智能農業(yè)中最緊迫的安全問題涉及物理環(huán)境，例如工廠控制系統的入侵和無人機（UAV）的錯誤定位。他說：“農村地區(qū)的網絡不如城市，這意味著，某些地區(qū)的網絡信號較差，這就會導致錯誤的基站信號?！?/p>

研究人員還特別注意了農業(yè)設備潛在的安全威脅，Yang表示：“考慮到IoT設備在農田中的部署相對稀疏且無法得到有效監(jiān)督，如何確保設備的物理安全也是一個挑戰(zhàn)?！薄按送?，由長距離信號傳輸引起的延遲也增加了Sybil攻擊的風險，Sybil攻擊正在通過虛擬節(jié)點傳輸惡意數據?！?/p>

例如，在他們的太陽能殺蟲燈實驗中，他們發(fā)現，燈的高壓脈沖影響了基于Zigbee的IoT設備和數據采集傳感器的數據傳輸。因此，Yang說，為了最大程度地減少不必要的損失，必須根據實際在田間的部署情況研究每種設備，包括特定農業(yè)設備可能的安全風險，這一點很重要。

該研究還總結了適用于智能農業(yè)的現有安全和隱私對策，包括身份驗證和訪問控制協議、隱私保護框架、入侵檢測系統以及加密和密鑰管理。

Yang樂觀地認為，可以使用現有技術（例如邊緣計算，人工智能和區(qū)塊鏈）的應用來緩解某些現有問題。他說，可以開發(fā)可能檢測惡意用戶存在的AI算法，而可以將現有的工業(yè)安全標準應用于為農業(yè)物聯網設計目標明確的安全方案。

他說，這代表了一項重大的研究挑戰(zhàn)，因為深度學習方法中使用的當前數據集并不基于智能農業(yè)環(huán)境。因此，需要新的數據集來在智能農業(yè)環(huán)境中構建網絡入侵檢測器。

Yang說：“這些技術可以幫助發(fā)展智能農業(yè)并解決一些現有的安全問題，但是它們存在漏洞，因此也帶來了新的安全問題?！?/p>

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https://spectrum.ieee.org/riskfactor/telecom/security/cybersecurity-report-how-smart-farming-can-be-hacked