边缘计算访问控制的最新实践
边缘计算的安全标准是保障边缘计算安全的重要组成部分。这些标准涵盖了边缘计算安全的各个方面，包括设备身份认证、访问控制、设备漏洞管理、网络访问控制、网络数据加密、网络监控与防御、数据加密存储、数据备份与恢复、应用身份认证、应用访问控制、应用漏洞管理等。这些标准旨在保护数据和隐私，确保业务的稳定性和连续性，防止网络攻击和数据泄露等安全事件。此外，边缘计算安全标准还强调了安全管理制度、安全培训与教育、安全审计与监督的重要性，以确保各项安全措施得到有效执行。
针对边缘计算中终端设备资源受限问题，一种面向边缘计算的属性加密访问控制方法应运而生。该方法除了常规的属性加密之外，还将时间参数和位置参数一起作为加密因子用于属性加密算法中，使得数据用户必须在数据拥有者所设定的时间和位置范围内才能进行访问，以达到更细粒度的访问控制。这种方法将大部分的解密工作放在边缘节点，在边缘节点进行预解密，有效地解决了边缘计算中终端设备资源受限的问题。
在实际应用中，边缘计算的访问控制得到了广泛的实践和验证。以下是五个典型的边缘计算案例：
网格边缘控制与分析：在智能电网中，边缘计算被用来实时监测和分析可再生发电能源，实现电网的可靠、安全、经济、高效、环境友好和使用安全的目标。通过在网格边缘控制器中对数据进行计算和分析，然后将必要的可操作信息发送给应用程序，这种方法提高了数据处理的效率和准确性。
油、气远程监测：边缘计算允许实时地分析、处理数据，并将数据传送给最终用户，使得控制中心能够预测和预防可能出现的故障。这对于关键基础设施的安全监测至关重要。
Edge
video
orchestration：移动边缘计算（MEC）技术被用来将视频流量直接传递给用户，而不是通过中央核心网络之间来回传输。在大型公共场所，如体育场馆或音乐场馆中，MEC支持的视频编排可以发挥很大作用，提高了视频流的质量和用户体验。
交通管理：边缘计算能够分析和处理交通硬件本身的数据，并过滤掉不需要的信息，从而消除不必要的交通拥堵。
自动驾驶车辆：分布式边缘计算允许无人驾驶车辆在网络边缘承载人工智能（AI）应用程序，以确保生成的数据与随后用于运行车辆的数据之间的最低延迟水平。这是目前最复杂、最前沿的边缘计算技术部署之一。
以上案例展示了边缘计算访问控制在各个领域的最新实践，这些实践不仅提高了数据处理的效率和安全性，也为未来的边缘计算应用提供了有益的借鉴。
