SmartFog是一種基于軟件的原型能力，它建立在多種核心技術(shù)之上且與硬件無(wú)關(guān)。SmartFog可以輕松地將人工智能分析微服務(wù)部署到云、霧和物聯(lián)網(wǎng)設備上，其架構支持與現有系統的靈活集成，提供了大量的實(shí)現方案，能夠增強從云到物（C2T）的安全性和私密性。此外，SmartFog賽博安全微服務(wù)通過(guò)輕松將人工智能分析微服務(wù)從云端部署（或重新部署）到物端并進(jìn)行訓練，從根本上改變了下一代信息安全性。例如，SmartFog異常檢測微服務(wù)使用了一種先進(jìn)的機器學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)發(fā)現異常數據。SmartFog并不是要取代任何現有的解決方案，而是要用下一代人工智能算法來(lái)彌補現有解決方案的不足。

1、萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代的數據處理需求

物聯(lián)網(wǎng)是由移動(dòng)電話(huà)、傳感器、攝像頭、執行器、微控制器等相互連接的設備以及其他裝有嵌入式軟件的設備構建而成。這些設備的部署預計將呈指數級增長(cháng)。地球上物聯(lián)網(wǎng)設備的數量已經(jīng)超過(guò)了人口數量，創(chuàng )造了前所未有的海量數據。物聯(lián)網(wǎng)設備將給先進(jìn)的大數據基礎設施帶來(lái)難以置信的壓力，并從根本上增加影響企業(yè)網(wǎng)絡(luò )安全態(tài)勢的威脅載體數量。Gartner預測，到2022年，企業(yè)生成的數據中將有超過(guò)50%在數據中心（即核心或云）之外創(chuàng )建和處理。

整合到SmartFog中的霧計算架構將幫助處理來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設備的數據，可從云到網(wǎng)絡(luò )邊緣或從云端到物端提供不間斷的計算、網(wǎng)絡(luò )、存儲、加速、分析和管理等G級賽博安全分析所需的功能。具體來(lái)說(shuō)，這意味著(zhù)像異常檢測微服務(wù)這樣的人工智能算法可以部署在任何需要它提供支持的地方，如云端、霧端或網(wǎng)絡(luò )邊緣。經(jīng)過(guò)訓練，該算法可以用來(lái)發(fā)現其所處環(huán)境的異常。這意味著(zhù)，只需根據特定的情景調整參數，一種算法即可服務(wù)于多個(gè)目的。

2、SmartFog的核心技術(shù)

（1）霧計算

雖然各企業(yè)（包括軍方）正積J地將服務(wù)部署到云端，但是云并不適合所有用例。盡管的網(wǎng)絡(luò )基礎設施和魯棒的無(wú)線(xiàn)連接可以在不到400毫秒的時(shí)間內將請求/響應從設備發(fā)送到云端，但某些應用程序需要更低的延遲。

此外，還存在許多帶寬受限或通信時(shí)斷時(shí)續的情況，典型的就是戰術(shù)邊緣環(huán)境。在這種情況下，從云交付的集中式應用程序使觀(guān)察、判斷、決策和行動(dòng)（OODA）環(huán)所需的時(shí)間超出了任務(wù)需求可接受的范圍。

霧計算是一種新興的計算范式，它使計算、存儲、網(wǎng)絡(luò )、加速、分析和管理控制更接近于網(wǎng)絡(luò )的邊緣。它的名字來(lái)源于這樣一個(gè)事實(shí)：云在GG的天空，霧則離地面更近。霧計算的關(guān)鍵是，云（或核心中的企業(yè)服務(wù)器）與物聯(lián)網(wǎng)設備之間包含一個(gè)霧層，如圖1所示。來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設備的事件被發(fā)送到靠近網(wǎng)絡(luò )邊緣的霧節點(diǎn)。

分布式霧節點(diǎn)補充了集中式云，可以在邊緣設備之間移動(dòng)大量數據，只將長(cháng)期分析或管理控制所需的數據發(fā)送到云。霧計算對物聯(lián)網(wǎng)有諸多益處，其中主要的是安全、認知、敏捷、延遲和效率（SCALE）。SmartFog作為一種霧計算平臺原型，整合了所有這些優(yōu)勢。特別是在賽博安全方面，SmartFog使包裝成賽博安全微服務(wù)的人工智能算法能夠針對其環(huán)境進(jìn)行分析。例如，與在位于邊緣的微控制器上運行的異常檢測微服務(wù)相比，位于云中的異常檢測微服務(wù)將被訓練以發(fā)現不同的網(wǎng)絡(luò )異常。

OpenFog協(xié)會(huì )和國家標準協(xié)會(huì )(NIST)等標準化組織已經(jīng)發(fā)布了基于開(kāi)放標準的霧計算愿景，目的是促進(jìn)互操作性并避免廠(chǎng)商鎖定。SmartFog遵循IEEE 1934標準（霧計算參考體系結構）。

（2）圖形處理器（GPU）加速

在過(guò)去的五年中，人工智能的應用范圍和性能均有著(zhù)顯著(zhù)的提升，而深度學(xué)習算法是人工智能進(jìn)步的主要原因。深度學(xué)習是更廣義的機器學(xué)習范疇的一種特殊形式。深度學(xué)習算法可利用不同構建方式的各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（ANN），如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（RNN）、自動(dòng)編碼器、逐位等。

經(jīng)過(guò)訓練，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可處理信息流和識別模式，例如面部識別、圖像識別、語(yǔ)音識別和異常檢測。圖形處理器（GPU）大大縮短了訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的時(shí)間。模型經(jīng)過(guò)訓練后，可以將其部署到設備上，執行所需模式的識別，這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為推理。Technica已經(jīng)創(chuàng )建了許多包含深度學(xué)習算法的人工智能分析微服務(wù)，這些算法可以通過(guò)訓練來(lái)執行賽博安全任務(wù)。

如前所述，集成人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的應用程序J大地受益于霧計算。人工智能是從程序上操作大數據來(lái)識別模式，并做出實(shí)時(shí)和時(shí)間敏感的決策。物聯(lián)網(wǎng)包括所有在邊緣收集、分發(fā)和處理數據的設備。霧節點(diǎn)內的計算能力允許人工智能所需的數據處理在更靠近邊緣的地方執行，而不會(huì )遇到云的延遲。SmartFog強調人工智能以及人工智能和系統級微服務(wù)的管理，包括版本控制和配置。

（3）微服務(wù)架構（MSA）

微服務(wù)架構（MSA）是一種特定類(lèi)型的軟件開(kāi)發(fā)，專(zhuān)注于構建具有明確定義的接口和操作的單用途模塊。近年來(lái)，隨著(zhù)企業(yè)追求更G的敏捷性，并向DevOps解決方案中發(fā)現的持續集成/測試模式邁進(jìn)，MSA范式變得越來(lái)越流行。許多開(kāi)源項目促進(jìn)了MSA的采用。微服務(wù)可以幫助創(chuàng )建能夠按天或周交付的可擴展、可測試的軟件。

MSA可以被認為是下一代面向服務(wù)的體系結構（SOA）。SOA于1996年提出并在本世紀初得到廣泛應用，其目標是將獨立的遺留應用程序分解為輕量、松散耦合的服務(wù)。服務(wù)通常通過(guò)SOAP/HTTP協(xié)議進(jìn)行通信。然而在實(shí)踐中，SOA是脆弱的。對服務(wù)的任何更改通常都會(huì )破壞正在使用的應用程序，從而需要更改代碼。

MSA具有與SOA相同的目標，即將單個(gè)應用程序分解為可重復利用的輕量級服務(wù)。不同之處在于，SOA本質(zhì)上是使用中間件將組件粘合在一起，而MSA則使用明確定義的應用程序編程接口（API）。這些API通常是基于REST的。

SmartFog原型由大量執行系統級功能（消息代理、數據庫功能、復雜事件處理、數據轉換等）的微服務(wù)和AI分析功能/算法（異常檢測、面部識別、對象檢測等）組成。

（4）容器化/Docker容器

容器是執行特定功能的獨立軟件單元，也稱(chēng)為微服務(wù)。Docker是Linux容器的一個(gè)開(kāi)源實(shí)現。Docker的操作類(lèi)似于VMWare等虛擬化技術(shù)，但是它更輕量化，因為它包含了一個(gè)簡(jiǎn)化版的Linux。Docker容器鏡像是一個(gè)獨立的、可執行的軟件組件，包含運行微服務(wù)所需的一切。

微服務(wù)一旦被構建并保存為Docker鏡像，其將在任何能夠運行Linux的硬件（包括物聯(lián)網(wǎng)設備）上以完全相同的方式運行。各種微服務(wù)可以在單個(gè)硬件上互操作，而不必擔心版本問(wèn)題以及與其他軟件不兼容的問(wèn)題。

Technica的所有AI分析微服務(wù)均被實(shí)現為Docker容器，并具有明確定義的API。這些微服務(wù)是可擴展的，并且其架構設計可兼顧G可用性和容錯性。微服務(wù)的應用范圍很廣，包括賽博安全L域，并且可在從云端到物端的IT基礎設施的各個(gè)節點(diǎn)上實(shí)現。此外，微服務(wù)可以單獨使用，也可以與現有的平臺、解決方案或產(chǎn)品一起使用。換句話(huà)說(shuō)，Technica開(kāi)發(fā)的微服務(wù)可以在SmartFog之外工作。

（5）DevOps

微服務(wù)和容器化是實(shí)現敏捷的DevOps戰略的關(guān)鍵要素。DevOps是一個(gè)概念，它打破了企業(yè)軟件開(kāi)發(fā)團隊和生產(chǎn)環(huán)境中負責軟件性能的運營(yíng)團隊之間的長(cháng)橋。團隊之間的間隔越短，就意味著(zhù)軟件功能的更新和改進(jìn)越多，企業(yè)的停工時(shí)間就越少。DevOps思維模式是SmartFog的核心，因為軟件功能可以在bug更少的情況下準確交付，包括經(jīng)過(guò)專(zhuān)門(mén)訓練的SmartFog賽博安全微服務(wù)。

3、SmartFog原型平臺與微服務(wù)

Technica的獨立研發(fā)（IR&D）部門(mén)開(kāi)發(fā)了SmartFog原型平臺，為物聯(lián)網(wǎng)設備所在的邊緣提供計算、存儲、聯(lián)網(wǎng)、加速、分析和管理控制等功能。這使得物聯(lián)網(wǎng)事件能夠被近實(shí)時(shí)地處理。重要的是，SmartFog允許數據本地化，即數據在邊緣附近處理。這減輕了云或企業(yè)預置型核心數據中心的某些分析負擔。與將所有數據傳輸到服務(wù)器進(jìn)行處理相比，霧計算可以獲得更快的結果，并且具有更少的安全風(fēng)險。

直觀(guān)的、基于web的用戶(hù)界面為管理員提供了一整套服務(wù)，如配置微服務(wù)，將微服務(wù)部署到霧節點(diǎn)，監視微服務(wù)狀態(tài)，啟動(dòng)和停止微服務(wù)，以及將更新后的配置發(fā)送到正在運行的微服務(wù)等。這些功能是在單個(gè)節點(diǎn)或節點(diǎn)集群上啟動(dòng)的。

（1）SmartFog架構

圖2描述了SmartFog架構概念。雖然有大量的低功率設備（如樹(shù)莓派）可以作為霧節點(diǎn)，但Technica通常使用NVIDIA公司的Jetson TX2s來(lái)管理霧層。這些GPU加速的設備使物聯(lián)網(wǎng)設備能夠以小的計算、功率和存儲能力運行，因為這些功能可以被卸載到霧節點(diǎn)。

使用MQTT發(fā)布-訂閱協(xié)議，SmartFog可以在網(wǎng)絡(luò )帶寬受限或通信連接時(shí)斷時(shí)續的情況下繼續工作。MQTT消息建立在TCP/IP協(xié)議之上，允許霧層的微服務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)設備和云進(jìn)行通信。MQTT還能夠支持其他消息代理協(xié)議，如G級消息隊列協(xié)議（AMQP）。

圖2顯示了兩種類(lèi)型的終端用戶(hù)。左邊表示的是那些使用客戶(hù)端應用程序的用戶(hù)，而用戶(hù)使用的應用程序則利用了來(lái)自邊緣和霧的數據。應用程序偵聽(tīng)數據，以某種方式處理數據，并將數據格式化以供用戶(hù)查看。右邊的終端用戶(hù)是SmartFog管理員，他（或她）負責部署和管理來(lái)自云的微服務(wù)。

（2）SmartFog的各類(lèi)微服務(wù)

SmartFog主要包括異常檢測、長(cháng)-短期記憶（LSTM）、聯(lián)邦學(xué)習與生成敵神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（GAN）微服務(wù)。這些微服務(wù)提供離散的功能，可以被視為類(lèi)似于智能手機上的應用程序。然而，與大多數智能手機應用程序不同的是，SmartFog的微服務(wù)可以在彼此之間傳遞信息，從而創(chuàng )建復合微服務(wù)。例如，異常檢測微服務(wù)可以與復雜事件處理器（CEP）微服務(wù)通信以觸發(fā)警報或警告。微服務(wù)可以動(dòng)態(tài)更新，類(lèi)似于智能手機上的應用升級。

盡管微服務(wù)幾乎可以應用于所有L域，就像智能手機應用程序一樣，但Technica認為，提供微服務(wù)的大價(jià)值在于利用硬件加速，并通過(guò)深度學(xué)習算法提供人工智能能力。即將到來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)設備浪潮，以及這些設備所產(chǎn)生的龐大數據量，將需要利用人工智能技術(shù)L域的突破來(lái)實(shí)現自動(dòng)化的解決方案。對于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，將會(huì )有太多的數據需要處理。在霧層中使用人工智能技術(shù)是霧計算重要的益處之一，尤其是將這些先進(jìn)的人工智能算法應用于網(wǎng)絡(luò )安全時(shí)。