然而，随着数字技术的发展，存在潜在的网络安全漏洞。
因此，随着农业4.0，即智能农业的引入，产量问题自然是重点关注的问题，更强的数据分析和更智能的自动化和决策能力也不容忽视。
南京农业大学表示，虽然目前研究人员对智能农业进行了广泛的研究，“围绕智能农业的安全问题尚未解决”。
他补充说，到目前为止，该领域的研究主要涉及将网络安全的传统知识应用到农业背景中。相比之下，农业网络安全并没有得到足够的重视。
杨和他的同事研究了不同类型的智能农业及其关键技术和应用。农业物联网应用具有独特的特点，会引起安全问题。他们列举了它们，并提出了相应的对策，发表在论文中。
文章指出，农田农业可能会受到设施损坏的影响，畜禽养殖可能会遇到传感器故障，温室栽培可能会面临控制系统的入侵。这些都可能导致物联网架构(包括硬件和软件)的破坏，导致农业运营的失败。
此外，数据收集技术面临着威胁，包括恶意攻击、未经授权的访问、隐私泄露等。区块链技术可能容易受到访问控制失败和不安全的共识协议的影响。
杨认为，智能农业最紧迫的安全问题涉及物理环境，如工厂控制系统入侵、无人机定位错误等。他说：“农村的网络没有城市好，说明有些地区网络信号差，会导致基站信号错误。”
研究人员还特别关注农业设备的潜在安全威胁。杨说：“考虑到农田部署物联网设备相对稀疏，无法有效监管，如何保证设备的物理安全也是一个挑战。”“此外，长距离信号传输造成的延迟也增加了攻击的风险，即通过虚拟节点传输恶意数据。”
例如，在他们的太阳能杀虫灯实验中，他们发现灯的高压脉冲影响了基于物联网设备和数据采集传感器的数据传输。因此，杨说，为了最大限度地减少不必要的损失，根据现场的实际部署，研究每种设备(包括特定的农业设备)可能存在的安全风险是非常重要的。
本研究还总结了适用于智能农业的现有安全和隐私对策，包括认证和访问控制协议、隐私保护框架、入侵检测系统以及加密和密钥管理。
杨乐观地认为，现有技术(如边缘计算、人工智能和)的应用可以用来缓解现有的一些问题。他说，可以开发出可能检测恶意用户存在的AI算法，可以应用现有的工业安全标准为农业物联网设计有针对性的安全方案。
他说，这代表了一个重大的研究挑战，因为深度学习方法中使用的当前数据集不是基于智能农业环境的。因此，需要新的数据集来构建智能农业环境中的网络入侵检测器。
杨说：“这些技术可以帮助发展智能农业，解决一些现有的安全问题，但它们存在漏洞，因此也带来了新的安全问题。”
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