资源简介

《物联网实践与探索》
第四单元至第六单元复习提纲
教材版本：义务教育信息科技课程 八年级 物联网实践与探索
适用：八年级下册
复习建议：
1.知识体系构建
分层理解：按照感知层、网络层、应用层三层结构梳理知识点
横向联系：将传感器、协议、安全等知识横向串联
纵向深入：从概念到原理到应用逐步深入理解
2.重点难点突破
协议理解：重点掌握MQTT、HTTP、RFID等核心协议
系统设计：掌握从需求分析到系统实现的完整流程
安全防护：理解各层安全风险及对应防护策略
3.实践技能培养
硬件操作：传感器连接、主控板编程、系统调试
软件开发：数据采集、处理、可视化程序编写
系统集成：硬件软件整合，功能测试优化
4.创新思维拓展
应用创新：思考物联网在新领域的应用可能性
安全创新：设计更加安全的物联网系统和协议
自主创新：思考如何推动物联网技术自主可控发展
第四单元：简易物联系统实践
单元总览
本单元在前三个单元学习的基础上，引导学生从系统整体角度进行物联系统的规划、设计与实现。通过物联花盆系统等案例，学生将学习如何划分系统模块、采集处理数据、实现反馈控制，最终完成一个完整的简易物联系统的搭建与测试。
第16课：模块功能先划分
- 物联系统的一般工作环节
采集数据：通过传感器获取环境数据。
传输与存储数据：通过网络传输并存储到服务器。
分析处理数据：对数据进行统计、分析、可视化。
反馈与控制：根据分析结果执行相应操作。
- 确定系统功能需求的方法
明确系统建设目标
分析需要解决的具体问题
形成功能需求表（按工作环节分类）
- 系统模块划分
环境感知模块：传感器+主控板，负责数据采集。
网络通信模块：实现数据通信传输。
服务平台模块：负责数据汇总、处理、可视化。
执行模块：主控板+执行器，实现反馈控制。
经典习题
【选择题】
物联系统工作环节的正确顺序是：
A. 采集数据→传输数据→分析处理→反馈控制
B. 传输数据→采集数据→反馈控制→分析处理
C. 反馈控制→采集数据→传输数据→分析处理
D. 分析处理→采集数据→传输数据→反馈控制
答案：A 解析：这是物联系统标准的工作流程顺序。
在物联花盆系统中，温湿度传感器属于哪个模块？
A. 网络通信模块B. 服务平台模块C. 环境感知模块D. 执行模块
答案：C 解析：传感器属于环境感知模块，负责采集数据。
以下哪项不是系统模块划分的主要目的？
A. 降低系统实现难度B. 明确各模块任务C. 增加系统复杂度D. 方便分工协作
答案：C解析：模块划分是为了降低复杂度，而不是增加复杂度。
【判断题】
设计物联系统时，应该先划分模块再确定功能需求。
答案：错误 解析：应该先确定功能需求，再根据需求划分模块。
同一个设备可能属于多个功能模块。
答案：正确 解析：如主控板可能同时属于环境感知模块和执行模块。
高铁烟雾报警系统不属于物联系统。
答案：错误 解析：高铁烟雾报警系统是典型的物联网应用。
第17课：物联数据需求集
- 数据采集的两种主要方式
利用传感器获取环境数据
通过API从互联网获取数据（如天气预报）
- 物联网服务平台配置
可选择本地MQTT服务器或在线MQTT服务器
需要配置主题、设备ID、用户名密码等参数
- 数据传输与存储实现
主控板连接网络和MQTT服务器
定时读取传感器数据
向指定主题发送数据
经典习题
【选择题】
通过HTTP获取天气预报数据时，通常返回什么格式的数据？
A. JSON或XML B. TXT或DOC C. JPG或PNG D. EXE或BAT
答案：A 解析：API通常返回JSON或XML格式的结构化数据。
在物联花盆系统中，光照强度数据应该发送到MQTT服务器的：
温度主题B. 湿度主题C. 光照主题D. 天气主题
答案：C解析：不同类型的数据应该发送到对应的主题。
设置数据采集间隔的主要目的是：
A. 提高数据精度B. 减少服务器压力和数据冗余C. 增加数据存储量D. 提高传输速度
答案：B解析：合理设置采集间隔可以减少服务器压力和数据冗余。
【判断题】
物联网系统的数据只能来自传感器，不能来自互联网。
答案：错误 解析：物联网系统可以从传感器和互联网两个来源获取数据。
本地MQTT服务器只能在局域网内访问。
答案：正确 解析：本地MQTT服务器通常只能在同一个局域网下访问。
所有传感器的数据都需要每秒钟上传一次。
答案：错误 解析：应根据实际需要设置合理的数据上传频率。
第18课：数据分析与处理
- 常见数据处理工具
电子表格软件：如WPS表格，适合简单数据处理。
专业数据分析软件：如FineBI、Hadoop，适合复杂分析。
编程工具：Python（pandas、numpy库），适合自动化处理。
- 数据处理一般方法
数据整理：转换数据格式，处理缺失、重复、错误数据。
统计分析：计算最大值、最小值、平均值等。
数据筛选：按条件过滤数据。
分组分析：按特定字段分组统计。
- 从物联网服务平台获取数据的方式
文件下载：直接下载数据文件。
API调用：通过编程自动获取数据。
经典习题
【选择题】
在处理温度数据时，发现一个三位数的温度值，而其他都是两位小数，这属于：
A. 数据缺失B. 数据重复C. 数据格式错误D. 数据正常
答案：C 解析：单位不一致导致的数据格式错误。
Python中用于数据处理的常用库是：
A. pygame和turtle B. pandas和numpy C. requests和beautifulsoup D. matplotlib和seaborn
答案：B 解析：pandas和numpy是Python中常用的数据处理库。
对不同区域的温度数据进行对比分析属于：
A. 统计分析法 B. 对比分析法C. 分组分析法D. 趋势分析法
答案：B 解析：对比不同数据属于对比分析法。
【判断题】
电子表格软件只能进行简单的数据处理，不能进行复杂分析。
答案：错误 解析：现代电子表格软件也能进行较为复杂的数据分析。
数据缺失是指有些数据没有被记录下来，形成空的字段。
答案：正确 解析：这是数据缺失的准确定义。
通过编程处理数据比用电子表格软件效率更低。
答案：错误 解析：对于大量数据或重复性任务，编程处理效率更高。
第19课：数据呈现可视化
- 数据可视化的作用
发现数据异常：直观识别异常数据点。
了解整体概况：把握数据整体分布和趋势。
发现趋势变化：观察数据随时间的变化规律。
方便交流共享：以直观形式呈现分析结果。
- 常见可视化方式
趋势可视化：折线图、柱形图（展示数据变化趋势）。
比例可视化：饼图、环形图（展示部分与整体关系）。
分布可视化：散点图、地图结合（展示数据分布情况）。
标签云可视化：展示文本中的高频词汇。
- 可视化实现工具
物联网服务平台内置功能
电子表格软件图表功能
编程库：matplotlib、ECharts等
经典习题
【选择题】
要展示温度随时间的变化趋势，最适合使用：
A. 饼图B. 折线图C. 散点图D. 柱形图
答案：B解析：折线图最适合展示数据随时间的变化趋势。
标签云可视化主要用于展示：
A. 数值数据的变化趋势 B. 文本数据中的高频词 C. 地理数据的分布 D. 各部分占整体的比例
答案：B解析：标签云直接展示文本中的高频词汇。
matplotlib中用于绘制折线图的函数是：
A. plt.scatter() B. plt.bar() C. plt.plot() D. plt.pie()
答案：C 解析：plt.plot()用于绘制折线图。
【判断题】
数据可视化只能用于美化报告，没有实际分析价值。
答案：错误 解析：数据可视化是重要的数据分析手段，能帮助发现规律和异常。
散点图与地图结合可以展示数据在地理位置上的分布情况。
答案：正确 解析：这是地理数据可视化的常见方式。
数据可视化工具只能由专业人员使用。
答案：错误 解析：现在有许多易用的可视化工具，非专业人员也能使用。
第20课：反馈控制有算法
- 基于数据设计算法
根据数据分析结果确定控制条件
设计条件与决策的对应关系表
将条件表转换为程序逻辑
- 执行器控制
常见执行器：舵机、电机、LED灯、蜂鸣器等
控制方法：通过主控板发送控制指令
安全考虑：添加异常检测和保护机制
- 系统整合与测试
硬件检查：检查连接正确性和设备状态
网络测试：确保网络连接稳定
功能测试：按需求清单逐项测试系统功能
动态测试：模拟真实环境测试系统响应
- 功能扩展方向
系统功能扩展：增加传感器类型和数量
人机交互扩展：增加用户界面和控制方式
数据处理扩展：增加数据分析维度和可视化方式
经典习题
【选择题】
在物联花盆系统中，当土壤湿度低于下限值时应该：
A. 不灌溉 B. 灌溉 C. 提高下限值 D. 降低下限值
答案：B 解析：土壤湿度低于下限值表示土壤干燥，应该灌溉。
系统测试中，模拟实际操作条件来测试系统整体功能属于：
A. 硬件检查 B. 网络测试 C. 动态测试 D. 静态测试
答案：C 解析：模拟真实环境测试属于动态测试。
直流小水泵通常连接到主控板的：
A. 普通数字接口 B. 电机驱动接口（M1/M2） C. 传感器接口 D. 电源接口
答案：B 解析：直流电机需要较大电流，应连接到专门的电机驱动接口。
【判断题】
算法设计只需考虑正常情况，不需要考虑异常情况。
答案：错误 解析：完整的算法设计需要考虑各种可能情况，包括异常情况。
点亮指示灯、让蜂鸣器发出声音也属于反馈的形式。
答案：正确 解析：这些都是物联系统向外部环境反馈信息的方式。
系统整合时，只需要关注软件功能，硬件连接不重要。
答案：错误 解析：硬件连接和软件功能同样重要，都需要仔细检查。
表3：数据处理方法与应用场景
数据处理方法 主要功能 适用场景 常用工具/函数
数据清洗 处理缺失、重复、错误数据 数据采集后的预处理 pandas.dropna(), fillna()
数据筛选 按条件选择特定数据 分析特定条件下的数据 pandas布尔索引、query()
数据排序 按特定字段排序 找出最大值、最小值 pandas.sort_values()
分组统计 按字段分组并统计 分析不同组别的差异 pandas.groupby()
数据聚合 计算统计量（均值、求和等） 数据汇总分析 pandas.agg(), mean(), sum()
数据可视化 将数据转换为图表 直观展示分析结果 matplotlib, seaborn
趋势分析 分析数据变化趋势 预测未来发展趋势 移动平均、回归分析
异常检测 识别异常数据点 质量控制和故障预警 标准差法、箱线图
表4：常见执行器类型与控制方式
执行器类型 工作原理 控制方式 典型应用场景 注意事项
舵机 通过PWM信号控制转动角度 设置角度值（0-180°） 机械臂、机器人关节、门锁模拟 需要精确控制角度
直流电机 通过电流控制转速和方向 设置转速和方向 风扇、水泵、小车驱动 需要电机驱动模块
步进电机 通过脉冲控制精确位置 发送脉冲序列 3D打印机、CNC机床 控制复杂，精度高
继电器 电磁开关控制电路通断 控制高低电平 家电控制、安全开关 控制高压电路需注意安全
LED灯 通过电流控制亮度 控制PWM占空比 状态指示、氛围灯 需要限流电阻
蜂鸣器 通过频率控制声音 设置频率和持续时间 报警提示、音乐播放 分有源和无源两种
液晶显示屏 显示文字和简单图形 发送显示指令 数据显示、用户界面 需初始化设置
电磁阀 控制液体或气体流动 控制电路通断 灌溉系统、气动控制 控制流体需密封良好
第五单元：物联网应用探索
单元总览
本单元在前四单元基础上，通过文物保护、健康生活、医疗设施、农业生产、学习探究等五个领域的物联网应用案例，引导学生将所学知识应用于实际问题的解决。每个案例都按照"功能需求分析-系统设计-实践实现"的流程展开，培养学生的综合应用能力和创新思维。
第21课：文物保护新手段
- 物联网在文物保护中的应用
实时监测：对文物环境的温度、湿度、光照等进行持续监测。
精准调控：根据监测数据自动调节环境参数。
安全防护：防盗、防火等安全监控。
数字化管理：建立文物数字档案，方便查询和管理。
- 博物馆环境监测系统设计
需求分析：确定监测参数（温湿度、光照等）、控制目标。
系统设计：选择传感器、设计控制逻辑、确定报警机制。
实践实现：硬件搭建、数据采集、阈值控制、异常报警。
- 不同文物的保存环境要求
木器漆：温度18-22℃，湿度50-60%RH
书画古籍：温度18-22℃，湿度50-60%RH
青铜器：温度18-22℃，湿度40-50%RH
织绣：温度18-22℃，湿度50-55%RH
经典习题
【选择题】
书画类文物适宜的保存湿度范围是：
A. 30-40%RH B. 40-50%RH C. 50-60%RH D. 60-70%RH
答案：C 解析：书画类文物适宜的湿度为50-60%RH。
当博物馆展柜温度超过22℃时，系统应该：
A. 开启加湿器 B. 开启空调降温 C. 开启除湿器 D. 开启加热器
答案：B 解析：温度过高时需要降温，应开启空调。
以下哪项不是物联网在文物保护中的主要应用？
A. 文物环境实时监测 B. 文物修复自动化 C. 文物安全防盗 D. 游客智能导览
答案：B 解析：文物修复自动化不是物联网在文物保护中的主要应用。
【判断题】
所有类型的文物都适合在相同的温湿度条件下保存。
答案：错误 解析：不同类型文物对保存环境有不同的要求。
物联网技术可以帮助博物馆实现对文物环境的精确控制。
答案：正确 解析：通过传感器监测和自动控制，可以实现精确的环境调控。
博物馆环境监测系统只需要监测温度，不需要监测湿度。
答案：错误 解析：温度和湿度都是影响文物保存的重要因素，都需要监测。
第22课：健康生活新设备
- 物联网在健康领域的应用
健康监测：心率、血压、睡眠质量等实时监测。
运动管理：计步、卡路里消耗、运动轨迹记录。
健康提醒：用药提醒、久坐提醒、喝水提醒等。
远程医疗：与医生共享健康数据，进行远程咨询。
- 身高记录仪系统设计
测量原理：超声波测距，计算身高差值。
系统组成：超声波传感器、按键传感器、MQTT服务器。
数据管理：按性别分类存储，统计分析身高数据。
- 系统功能扩展
身份识别：结合RFID或人脸识别，自动记录学生信息。
数据可视化：生成身高分布图、生长曲线图。
健康评估：根据身高体重计算BMI指数，提供健康建议。
经典习题
【选择题】
身高记录仪使用什么传感器测量身高？
A. 温度传感器 B. 超声波传感器 C. 光敏传感器 D. 声音传感器
答案：B 解析：通过超声波测距原理测量身高。
身高记录仪系统中，区分男生女生的方法是：
A. 使用不同的超声波传感器 B. 使用按键K1和K2区分 C. 根据身高自动判断 D. 使用摄像头识别
答案：B 解析：通过不同的按键区分男生和女生数据。
物联网手环不能监测以下哪项数据？
A. 心率 B. 血氧饱和度 C. 血糖 D. 运动步数
答案：C 解析：普通物联网手环不能直接监测血糖，需要专用设备。
【判断题】
身高记录仪可以自动识别测量对象，不需要人工干预。
答案：错误 解析：需要学生站好后按按键确认，不能完全自动识别。
物联网体重秤只能测量体重，不能分析体脂率。
答案：错误 解析：现在的物联网体重秤大多可以分析体脂率、水分率等数据。
健康监测设备采集的数据可以与医生共享，实现远程诊疗。
答案：正确 解析：这是物联网在医疗健康领域的重要应用。
第23课：医疗设施新功能
- 物联网在医疗领域的创新应用
患者监测：实时监测生命体征，及时发现异常。
药品管理：智能药柜，自动盘点、有效期提醒。
医疗设备追踪：RFID技术追踪设备位置和使用状态。
手术室管理：智能调度、器械追踪、环境监控。
- 病患输液监测系统设计
监测原理：通过光敏传感器检测输液管内液体状态。
系统组成：LED灯+光敏传感器对、主控板、报警装置。
工作流程：检测光照强度变化→判断液体状态→发送报警。
- 安全与隐私考虑
数据安全：医疗数据加密传输和存储。
系统可靠：防止误报和漏报，确保患者安全。
隐私保护：患者信息脱敏处理，符合医疗隐私法规。
经典习题
【选择题】
输液监测系统中，判断输液袋是否为空的方法是：
A. 检测温度变化 B. 检测重量变化 C. 检测光照强度变化 D. 检测声音变化
答案：C 解析：通过LED灯和光敏传感器检测光照强度变化来判断液体状态。
物联网在手术室管理中的应用不包括：
A. 手术器械智能追踪 B. 手术视频自动录制 C. 医用气体智能管理 D. 手术纱布自动计数
答案：B 解析：手术视频录制不是物联网在手术室管理中的主要应用。
当输液管内没有液体时，光敏传感器检测到的光照强度会：
A. 保持不变 B. 明显增加 C. 明显减少 D. 随机变化
答案：B 解析：没有液体时，光的折射发生变化，光敏传感器接收到的光强增加。
【判断题】
输液监测系统可以完全替代护士的看护工作。
答案：错误 解析：系统只是辅助工具，不能完全替代人工看护。
RFID技术可以用于手术纱布的计数和追踪。
答案：正确 解析：这是RFID在医疗领域的典型应用。
医疗物联网设备不需要考虑数据安全问题。
答案：错误 解析：医疗数据涉及患者隐私，安全要求非常高。
第24课：农业生产新模式
- 物联网在农业中的应用
精准农业：根据土壤、气象数据精确控制灌溉、施肥。
智能养殖：监测动物健康、自动喂食、环境调控。
农产品溯源：从生产到销售的全程追踪。
温室智能控制：自动调控温湿度、光照、通风。
- 奶牛产奶监测系统设计
身份识别：通过RFID耳标识别奶牛身份。
产奶量测量：通过超声波传感器测量奶桶液面高度变化。
数据管理：记录每头奶牛的产奶量，进行统计分析。
- 智慧农业的优势
提高效率：自动化操作减少人工劳动。
节约资源：精确控制水肥使用，减少浪费。
提高产量：优化生长环境，提高作物产量和品质。
保障安全：全程监控，确保农产品质量安全。
经典习题
【选择题】
奶牛产奶监测系统中，识别奶牛身份的方法是：
A. 人脸识别 B. 声音识别 C. RFID耳标识别 D. 虹膜识别
答案：C 解析：通过奶牛耳朵上的RFID耳标识别身份。
智慧农业中，物联网技术不能实现的是：
A.根据土壤湿度自动灌溉 B.根据天气预报调整种植计划 C.自动收割农作物 D.监测农产品生长情况
答案：C 解析：自动收割需要复杂的机械技术，不是当前物联网的主要应用。
奶牛产奶量是通过测量什么变化来计算的？
A. 奶桶温度变化 B. 奶桶重量变化 C. 奶桶液面高度变化 D. 奶桶颜色变化
答案：C 解析：通过超声波传感器测量奶桶液面高度变化来计算产奶量。
【判断题】
物联网技术可以让农民在手机上远程监控农田情况。
答案：正确 解析：通过传感器和网络，农民可以远程查看农田数据。
精准农业就是使用更多化肥农药提高产量。
答案：错误 解析：精准农业是精确控制水肥使用，减少浪费，提高效率。
奶牛产奶监测系统只能记录产奶量，不能分析产奶趋势。
答案：错误 解析：系统可以记录历史数据，分析产奶趋势和异常。
第25课：学习探究新工具
- 物联网在教育学习中的应用
智能教学环境：自动调节教室灯光、温度等环境参数。
学习过程监测：通过传感器采集学生学习状态数据。
实验探究支持：提供精确测量工具，支持科学探究。
虚拟实验平台：结合VR/AR技术，创建沉浸式学习体验。
- 热水降温规律探究系统
实验设计：不同材质容器（玻璃杯、不锈钢杯）加盖/不加盖对比。
数据采集：使用温度传感器持续监测水温变化。
数据分析：绘制降温曲线，分析不同条件下的降温规律。
- 物联网支持跨学科学习
物理：加速度传感器研究运动规律。
化学：传感器监测化学反应过程。
生物：环境传感器研究植物生长条件。
地理：气象传感器研究天气变化。
经典习题
【选择题】
热水降温实验中，温度传感器应该：
A. 放在水杯外面 B. 浸入水中 C. 放在水杯底部 D. 放在水杯上方
答案：B 解析：温度传感器需要浸入水中才能准确测量水温。
以下哪项不是物联网在教育中的典型应用？
A. 智能教室环境调控 B. 学生考勤自动记录 C. 考试自动阅卷 D. 实验数据自动采集
答案：C 解析：考试自动阅卷不是物联网的典型应用。
热水降温实验中，发现加盖容器的水温下降更慢，说明：
A. 加盖不影响降温速度 B. 加盖加速了热量散失 C. 加盖减少了热量散失 D. 实验结果有误
答案：C 解析：加盖减少了水蒸气的蒸发和对流，从而减少了热量散失。
【判断题】
物联网技术只能用于理科实验，不能用于文科学习。
答案：错误 解析：物联网可以用于各种学科的学习，如环境监测、社会调查等。
热水降温实验中，不同材质的容器对降温速度没有影响。
答案：错误 解析：不同材质的导热系数不同，会影响降温速度。
物联网可以为虚拟现实实验提供真实的传感器数据。
答案：正确 解析：物联网采集的真实数据可以用于虚拟现实实验的仿真。
表5：物联网在各领域的典型应用
应用领域 典型应用场景 主要传感器 核心功能 社会价值
文物保护 博物馆环境监测 温湿度、光照、气体传感器 实时监测、自动调控、异常报警 保护文化遗产，延长文物寿命
健康生活 智能穿戴设备 心率、血氧、加速度传感器 健康监测、运动管理、疾病预警 提高健康水平，预防疾病
医疗设施 智能输液监测 光敏、重量、流量传感器 输液监控、药品管理、设备追踪 提高医疗安全，减轻医护负担
农业生产 智慧农场 土壤湿度、光照、温湿度传感器 精准灌溉、环境调控、产量监测 提高农业效率，保障粮食安全
学习教育 智能实验平台 温度、PH值、电导率传感器 实验数据采集、过程监控、结果分析 提升学习效果，培养科学素养
智能家居 家庭自动化 人体红外、烟雾、门窗传感器 安防监控、环境调节、家电控制 提高生活便利，节约能源
智慧城市 智能交通系统 视频、雷达、地磁传感器 交通监控、违章抓拍、停车引导 缓解交通拥堵，提高出行效率
工业制造 智能工厂 振动、压力、位置传感器 设备监控、质量控制、生产优化 提高生产效率，降低故障率
表6：物联网系统设计与实现流程
设计阶段 主要任务 关键输出 注意事项
需求分析 明确系统目标、确定功能需求 功能需求表、用户场景描述 需求要具体可测量，避免模糊描述
系统设计 设计系统架构、选择硬件软件 系统架构图、硬件清单、流程图 考虑系统扩展性、兼容性和成本
硬件搭建 连接传感器、执行器、主控板 硬件连接图、接线检查表 注意接口匹配、电源极性、接地安全
软件开发 编写数据采集、处理、控制程序 源代码、程序流程图 代码要有注释，逻辑要清晰，考虑异常处理
系统集成 整合硬件软件，形成完整系统 集成测试方案、用户手册 模块间接口要统一，数据格式要一致
测试调试 功能测试、性能测试、稳定性测试 测试报告、问题清单、解决方案 要模拟真实环境，测试各种边界条件
部署应用 系统安装、用户培训、运行维护 部署方案、培训材料、维护计划 考虑安装环境、用户接受度、维护成本
优化升级 收集用户反馈，改进系统功能 升级方案、新功能说明 保持系统先进性，及时修复漏洞
第六单元：物联网安全
单元总览
本单元聚焦物联网安全问题，从虚拟身份、安全风险、防范策略、自主可控等多个角度，帮助学生建立物联网安全意识。通过学习，学生将理解物联网安全的重要性，掌握基本的安全防护知识，并认识到自主可控技术对国家安全的战略意义。
第26课：数字世界有身份
- 虚拟身份的概念与类型
用户虚拟身份：包括账号、生物特征、行为数据等，构成用户数字画像。
设备虚拟身份：设备唯一标识（如序列号、MAC地址）、数字证书等。
- 虚拟身份的作用
数据传输基础：确保数据准确发送到指定设备。
系统安全关键：通过身份验证防止未授权访问。
数据追踪诊断：记录设备运行数据，便于维护管理。
服务个性化：根据用户偏好提供定制化服务。
- 虚拟身份的安全风险
身份冒用：虚拟身份被伪造或盗用。
隐私泄露：用户数据被非法收集和使用。
追踪监控：通过虚拟身份对用户进行过度监控。
经典习题
【选择题】
在物联网中，共享单车上的二维码属于：
A. 用户虚拟身份 B. 设备虚拟身份 C. 用户真实身份 D. 设备物理身份
答案：B 解析：二维码是共享单车的唯一标识，属于设备虚拟身份。
虚拟身份在物联网中的主要作用不包括：
A. 数据传输的基础 B. 系统安全的关键 C. 设备物理定位 D. 服务个性化的依据
答案：C 解析：虚拟身份不直接用于设备物理定位。
物联网中，用户的生物特征数据属于：
A. 设备虚拟身份 B. 用户虚拟身份的一部分 C. 临时身份标识 D. 匿名身份信息
答案：B 解析：生物特征数据是用户虚拟身份的重要组成部分。
【判断题】
虚拟身份只存在于互联网中，物联网中没有虚拟身份。
答案：错误 解析：物联网中人和设备都有虚拟身份。
每个主控板都有唯一的标识，可以用来区分不同设备。
答案：正确 解析：主控板的唯一标识是设备虚拟身份的一种。
虚拟身份只对系统有利，对用户没有实际价值。
答案：错误 解析：虚拟身份可以帮助用户获得个性化服务，提高使用体验。
第27课：安全事件与风险
- 物联网安全事件类型
物理攻击类：设备被盗、破坏、非法移动。
漏洞攻击类：利用软件漏洞入侵控制设备。
拒绝服务攻击类：大量请求使设备或服务瘫痪。
隐私数据泄露类：用户数据被非法获取和利用。
- 物联网三层结构安全风险
感知层风险：传感器欺骗、数据篡改、标签克隆。
网络层风险：数据劫持、中间人攻击、拒绝服务。
应用层风险：身份冒用、数据泄露、算法攻击。
- 物联网安全特殊性
设备数量庞大：攻击面广，难以统一管理。
设备资源受限：难以运行复杂安全软件。
物理暴露性高：设备往往部署在无人值守环境。
数据敏感性高：涉及个人隐私、企业机密、国家安全。
经典习题
【选择题】
攻击者通过拔掉传感器引线导致数据无法采集，这属于：
A. 漏洞攻击 B. 物理攻击 C. 拒绝服务攻击 D. 数据泄露攻击
答案：B 解析：对设备进行物理破坏属于物理攻击。
物联网中，摄像头被控制后用于发起网络攻击，这些摄像头成为：
A. 防火墙 B. 路由器 C. 肉鸡（僵尸设备） D. 服务器
答案：C 解析：被控制用于发起攻击的设备称为肉鸡或僵尸设备。
感知层特有的安全风险是：
A. 数据劫持 B. 拒绝服务攻击 C. 传感器欺骗 D. 身份冒用
答案：C 解析：传感器欺骗是感知层特有的安全风险。
【判断题】
物联网设备数量少，所以比互联网更安全。
答案：错误 解析：物联网设备数量庞大且分散，管理困难，安全风险更高。
气象数据属于国家秘密，非法传输到境外会危害国家安全。
答案：正确 解析：气象数据可以用于军事等领域，属于敏感信息。
物联网应用层安全风险全部是由技术漏洞造成的。
答案：错误 解析：应用层安全风险还包括人为因素，如密码管理不当等。
第28课：安全防范讲策略
- 感知层安全策略
物理安全：安装防护罩，防止物理破坏。
多传感器融合：减少对单一传感器的依赖。
身份认证：验证传感器合法性。
防欺骗能力：提升传感器抗干扰能力。
- 网络层安全策略
网络隔离：物理或逻辑隔离不同网络环境。
数据传输加密：对传输数据进行加密保护。
访问控制：限制网络访问权限。
- 应用层安全策略
数据安全：加强数据监管、备份和访问控制。
算法安全：定期更新系统，修复安全漏洞。
用户安全：加强安全教育，提高安全意识。
经典习题
【选择题】
对涉及国家秘密的计算机信息系统，必须实行：
A. 逻辑隔离 B. 物理隔离 C. 软件隔离 D. 数据隔离
答案：B 解析：根据相关规定，涉及国家秘密的系统必须实行物理隔离。
以下哪种加密算法是我国自主研发并成为国际标准的？
A. RSA算法 B. AES算法 C. SM9算法 D. DES算法
答案：C 解析：SM9标识加密算法是我国自主研发并成为ISO/IEC国际标准。
应用软件过度获取权限可能带来的风险是：
A. 提高运行速度 B. 增加功能多样性 C. 隐私数据泄露 D. 改善用户体验
答案：C 解析：过度获取权限可能导致用户隐私数据泄露。
【判断题】
网络隔离只能通过物理手段实现。
答案：错误 解析：网络隔离可以通过物理或逻辑手段实现。
使用复杂密码可以有效提高物联网系统安全性。
答案：正确 解析：复杂密码可以增加破解难度，提高安全性。
RFID门禁系统比人脸识别系统更安全。
答案：不一定 解析：各有优缺点，RFID可能被复制，人脸识别可能被照片欺骗。
第29课：自主可控意义大
- 外部依赖风险
芯片和处理器：可能存在后门，供应可能中断。
软件系统：更新不及时，可能存在安全漏洞。
协议标准与知识产权：受制于人，增加成本限制创新。
- 自主可控的内涵
自主技术：自主研发，拥有完整知识产权。
安全可控：确保系统安全，抵御外部威胁。
国产化供应链：建立独立完整的产业链。
- 自主可控物联网生态建设
国家层面：政策支持、资金投入、人才培养。
行业层面：企业合作、标准制定、安全意识提升。
个人层面：学习技术、理解重要性、支持国产产品。
经典习题
【选择题】
我国自主研发的卫星导航系统是：
A. GPS B. 伽利略 C. 北斗 D. GLONASS
答案：C 解析：北斗是我国自主研发的卫星导航系统。
自主可控并不意味着：
A. 闭门造车，不开展国际合作 B. 减少对外部技术的依赖
C. 提升国家安全保障能力 D. 促进国内产业创新发展
答案：A 解析：自主可控不是闭门造车，而是在关键技术领域拥有自主权。
以下哪项是我国在自主可控发展方面的政策方向？
A. 完全依赖进口技术 B. 将科技创新摆在不重要位置
C. 健全关键核心技术攻关体制 D. 减少对科技领域的投资
答案：C 解析：我国政策强调健全关键核心技术攻关体制。
【判断题】
芯片产业技术难度高，但我国没有必要重点发展。
答案：错误 解析：芯片是信息技术的基础，对国家发展至关重要。
使用国产传感器和主控板可以促进本土技术发展。
答案：正确 解析：支持国产产品有助于本土技术的成长和创新。
自主可控就是所有技术都要自己研发，不借鉴任何国外技术。
答案：错误 解析：自主可控强调在关键技术领域的自主权，不排斥国际合作。
第30课：系统安全需升级
- 摄像头活体检测技术
面部动作识别：要求用户做眨眼、张嘴等动作。
三维特征识别：使用深度摄像头采集脸部三维信息。
算法优化：结合多种特征提高识别准确性和防欺骗能力。
- 身份认证技术提升
多因素认证：结合密码、生物特征、设备标识等。
动态认证：使用一次性密码或动态令牌。
行为认证：分析用户操作习惯进行身份验证。
- 系统安全升级实践
漏洞修复：及时安装系统补丁，修复已知漏洞。
权限管理：严格控制数据访问权限。
安全审计：定期检查系统安全状态，记录安全事件。
经典习题
【选择题】
为了防止照片欺骗，人脸识别系统可以增加：
A. 更高像素的摄像头 B. 面部动作识别功能 C. 更快的处理速度 D. 更大的存储空间
答案：B 解析：要求用户做特定面部动作可以有效防止照片欺骗。
以下哪种认证方式安全性相对最高？
A. 单一密码认证 B. 指纹识别 C. 密码+短信验证码 D. 人脸识别
答案：C 解析：多因素认证（密码+验证码）比单一认证方式更安全。
深度摄像头在人脸识别中的主要优势是：
A. 价格更便宜 B. 采集二维图像更清晰 C. 可以采集脸部三维特征 D. 功耗更低
答案：C 解析：深度摄像头可以采集三维特征，提高防欺骗能力。
【判断题】
仅通过面部动作识别就能完全解决视频欺骗问题。
答案：错误 解析：高质量视频也可能包含面部动作，需要更复杂的检测技术。
远程控制开锁功能应该设置身份验证，防止未授权控制。
答案：正确 解析：这是基本的安全原则，防止任何人随意控制。
系统安全升级只需要关注软件层面，硬件不需要考虑。
答案：错误 解析：硬件和软件都需要考虑安全问题。
表7：物联网安全防护策略总结
安全层面 主要威胁 防护策略 实施方法 注意事项
感知层 物理破坏、传感器欺骗、数据篡改 物理防护、多传感器融合、身份认证 安装防护罩、使用多个传感器协同、数字签名 传感器资源有限，安全措施要轻量级
网络层 数据窃听、中间人攻击、拒绝服务 网络隔离、数据加密、访问控制 物理/逻辑隔离、SSL/TLS加密、防火墙 物联网设备通信协议多样，需统一安全标准
传输层 数据劫持、篡改、重放攻击 端到端加密、数据完整性校验 AES/RSA加密、数字摘要、时间戳 考虑设备计算能力，选择合适加密算法
应用层 身份冒用、数据泄露、算法攻击 多因素认证、数据脱敏、安全审计 密码+生物特征、数据加密存储、日志记录 用户隐私保护至关重要，符合法律法规
数据安全 数据泄露、损坏、丢失 数据备份、访问控制、安全存储 定期备份、权限管理、加密存储 数据分类分级，不同级别不同保护措施
物理安全 设备盗窃、破坏、非法移动 物理防护、位置监控、防盗报警 防护箱、GPS追踪、报警装置 物联网设备部署环境复杂，物理安全易忽视
表8：自主可控技术发展现状
技术领域 自主可控现状 代表产品/技术 发展意义 面临的挑战
芯片设计 已实现部分自主 龙芯、兆芯、飞腾 保障供应链安全，防止技术封锁 工艺制程落后，生态不完善
操作系统 正在快速发展 鸿蒙、统信UOS、麒麟 摆脱对国外系统的依赖，保障信息安全 应用生态建设，用户习惯培养
数据库 已有多款国产产品 达梦、人大金仓、OceanBase 保障数据主权，防止数据被监控 性能优化，兼容性提升
物联网平台 国产平台逐渐成熟 阿里云IoT、华为云IoT、腾讯云IoT 提供安全可控的物联网基础设施 标准统一，互联互通
传感器 中低端已自主，高端依赖进口 多种国产传感器 降低对外依赖，保障产业安全 高端传感器技术突破，精度提升
通信协议 参与国际标准制定 NB-IoT、5G标准中的中国方案 提升国际话语权，保障通信安全 标准推广，国际认可
加密算法 已达到国际先进水平 SM系列加密算法 保障信息安全，防止加密后门 国际推广，算法优化
工业软件 正在加速国产化 中望CAD、华天软件 保障工业信息安全，促进制造业升级 功能完善，用户体验提升

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