关于智能农业的调查：发展模式、技术、安全和隐私所面临的挑战外文翻译资料

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关于智能农业的调查：发展模式、技术、安全和隐私所面临的挑战

摘要

随着现代信息技术与传统农业的深度融合，智能农业4.0时代已经到来。智慧农业为农业提供智能化和自动化的解决方案， 但现代信息技术化农业的发展，带来的信息安全问题不容忽视。本文介绍了智能农业的三种典型发展模式分别是精准农业、设施农业和订单农业。再从上述模式中分析出了7个关键技术和11个关键应用。根据上述技术和应用，我们总结和讨论了6种安全隐私对策分别是认证和访问控制、隐私保护、基于区块链的数据完整性解决方案、密码学和密钥管理、物理对策和入侵检测系统。此外，我们还对智能农业的安全性进行了分析，主要分为两个方面：1)农业生产2)信息技术。目前大多数研究没有发现农业设备潜在的安全威胁，因此，我们利用太阳能杀虫灯多做了一些实验，结果表明农业设备确实对农业安全有影响。后来，更多的技术比如5G通信，云计算，万物互联，可再生能源管理系统，软件定义网络，虚拟现实，智能农业的网络安全数据集等被定义为智能农业未来的研究方向。

关键词：农业人工智能、农业自动化、农业物联网、安全、智能农业。

i.前言

园艺是世界上的第一产业，有利于社会稳定和经济发展。但问题在于克服人口爆炸和有限的粮食产量间的矛盾，这也推动了越来越多的智能农业研究。虽农业的发展有利于生产力的提高，却迫于时代的限制。科技的进步推动了农业的革命，如图1可以了解农业发展的特点和面临的问题（从农业1.0到农业4.0）。农业1.0：以人畜资源为主的传统农业时代（1784年至1870年左右），农业的主要问题是经营效率低下。农业2.0：机械化农业时代（20世纪），主要问题是资源利用效率低下。农业3.0：自动化农业高速发展的时代（1992年至2017年），主要问题是智力水平低。农业4.0：智能农业时代（其特点是无人操作，从2017年开始）的主要特点是利用现代信息技术为农业服务和智能发展。

智能农业是一种新的农业生产模式，通过互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能(AI)等现代信息技术与农业的深度融合，为农业信息感知、定量决策、智能控制、精确投资和个性化服务做出贡献。总之，新模式是农业与现代信息技术相结合的为智能农业提供解决方案。现代信息技术虽然给农业生产的发展带来了新的机遇，但也给智能农业领域的安全和隐私带来了巨大的隐患。例如，智能和无人操作都是智能农业的发展目标，其特点是不仅提高了生产率，而且增加了设备和数据的安全风险。

A.本文的动机有三个动机因素：

1)智能农业是一种将信息技术扩展到传统农业的新兴模式，由于传统农业生产力的有限和信息技术的广泛应用，它具有农业发展趋势的潜力。因此，总结现有的生产模式和具体的研究是非常重要的。

2)虽然智能农业得到了广泛的研究，但与工业安全解决方案相比，在分析安全问题方面所做的工作很少。

3)城市（工业)条件与农村(农业）条件存在较大差异，如表一所示。表明针对城市条件的安全对策可能不适合农村条件。

因此，分析智能农业场景下的安全问题是至关重要。针对上述因素，本文以智能农业产生的安全问题为主题进行调查，这就产生了大量的研究。

1. 相关作品

1）与智能农业相关的作品：一些与智能农业及其安全问题有关的文章列于表三。这讨论了云计算技术在农业物联网中的应用，并用无线网解决了一个简单的物联网农业。Gondchawar等人试图用自动化和物联网技术，使农业变得智能。例如基于智能GPS的远程控制机器人、它具有决策系统的智能灌溉和智能仓库管理的功能。Antonacci等人讨论了纳米传感器在支持农民快速访问和准确的分析[5]中的应用。在[6]中讨论了物联网存在的具体问题。 此外，还分析了与农业应用相关的无线通信技术。Elijah等人描述了物联网和数据分析在农业中的应用，并分析了这些应用的好处。Khanna等人突出了物联网在精密农业中的应用。在[9]中详细讨论了智能农业的研究方向和在智能农业中应用的大数据，特别是在食品供应链方面。此外，研究还提到，确保隐私安全是大数据面临的最大挑战之一。Bacco等人介绍了地面和空中车辆，以及智能农业场景中无人机的视觉系统。为了消除无人机任务之间的差异，研究还提出了一个简单的分类方法。在[12]和[13]中，气候智能农业主要通过监测或预测气象因素和环境条件来用于精准农业。在[14]中介绍了通过物联网设备和通信技术在智能农业中的各种应用、服务和传感器。在[3]minus;[10]中，这些研究还提到了安全问题但没有进一步讨论。

2）与智能农业中的安全问题有关的工作如下：在[15]minus;[20]中是对智能农业中的安全问题进行了研究，其中[15]介绍了基于隐私区块链的解决方案，[16]提出了一项关于智能农业生态系统中的安全和隐私的整体研究，并对智能农业中的网络安全进行了[17]研究。[18]提出了一个精确的农业网络攻击预测模型，也提出了消除虚警需要做异常检测。此外，Haseeb等人提出了一种通过农业传感器对数据加密的安全机制以及关于物联网的智能农业应用的鲁棒传输策略。此外，Farooq等人简要叙述了智能农业的安全需求、安全挑战、堆栈挑战、线程模型和攻击分类，却没有进一步讨论它们。

虽然上述调查都审查了各种智能农业应用，并从各种信息技术方面描述了安全问题，但关于农业生产中的安全问题讨论很少。

C.对本文件的贡献如下：

1）将智慧农业的发展现状归纳为三种典型的发展模式：精准农业，设施农业，订单农业。此外，还讨论了7个关键技术和11个关键应用。

2）安全和隐私对策概括为：认证和访问控制，隐私保护，基于区块链的数据完整性解决方案，密码学和密钥管理，物理对策，入侵检测系统。

3）智能农业的潜在安全问题分为两个方面：农业生产和信息技术。

4）农业装备也会影响到安全战略。例如，把太阳能杀虫灯物联网的高压放电干扰视为攻击或对安全策略产生的影响。在[25]和[26]中，我们另外做了一些实验，结果表明：高压放电的干扰影响数据传输。然后，从本文的附加实验结果中，我们发现干扰对数据采集有影响，光伏发电的电磁干扰也可能是光伏农业物联网的潜在攻击。

本文的其余部分结构如图2所示。第二节介绍了智能农业的发展模式；第三节列出了智能农业中的一些关键技术和应用；第四节总结了智能农业的安全和隐私对策；第五节讨论了智能农业的安全挑战；第六节总结了智能农业的未来趋势和机遇；第七节总结了这篇文章。为了帮助读者理解本文，本文中的缩略语如表二所示。

二、智能农业的发展模式

目前，智能农业是世界各国农业发展的共同目标。世界上典型智能农业发展模式分为三种类型，如表四所示。但考虑到我国幅员辽阔，人口分布不均匀的因素，发展模式在应用之前需要进行修正。这些模式对促进农业生产管理、产业运营和无人化发展具有很强的影响。如图3展示了智能农业的三种发展模式及其特点。

A.精密农业

根据田间各作业单位的环境条件和作物产量的时空差异，我们准确地应用各种农艺措施，从而达到优化水、肥、种、质量、农药等的数量来获得最高产量和最大经济效益而保护农业生态环境和农业自然资源。精准农业是提高作物产量的先进技术，其中无线传感器网络是主要的发展驱动力。无线传感器网络与农业的结合可以有效地降低生产过程的潜在风险，并通过在农田上放置大量低功耗、多功能、无线通信传感器来收集整个农业在生产过程中的相关数据（例如环境数据、作物生长数据和牲畜健康数据），从而帮助农民做出有利的决策。

现代信息技术在精密农业中的应用主要是“3S”，其中包括遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和全球定位系统(GPS)。各种类型的数据(如GPS数据、GIS数据、RS数据)以及人工智能被用于精密农业，在专家决策系统中推断作物生长过程并提出作物生产管理，这与传统的基于主观经验的农业生产管理方法不同。

精密农业的功能包括：通过合理控制农药用量，减少环境污染；通过提高农业灌溉效率，减少资源浪费；通过改善农田生态环境，提高土地利用；通过分析作物生长规律，提高农产品的产量和质量，从而保持最佳作物生长条件。

精密农业的主要安全威胁是：传感器由于其远距离部署策略和恶劣环境造成的信号丢失而容易被窃听、窃取和注入恶意数据；室外传感器位置篡改导致农业设施故障和异常运行。

B.设施农业

设施农业具有质量好、产量高的特点，这种农业生产方式是工业化的。这类农业是现代农业发展的显著标志，它对资本、技术和劳动力的要求很高。利用工程技术，设施农业可以提供适合作物生长的人为条件，设施保护；还可以消除对农业生产的环境限制，提高自动化生产效率。与传统农业相比，设施农业可以满足社会发展带来的多层次消费需求，而且不受自然环境和季节性农产品的限制。

此外，设施农业、设施园艺和设施育种也有类似的生产模式，所有这些产业都配备了各种技术，即生物技术、工程技术、气象学技术、物联网技术和计算机技术。

上述三种生产模式的核心是根据历史的预测模型和决策管理系统数据，例如环境数据、不同条件下的作物生长数据和具有不同类型基因的作物生长数据。考虑到作物对环境的不同要求，我们对设施中的元素（如温度，气压，相对湿度，光照强度和施肥率）进行了实时监测和控制，确保作物在最有利的条件下生长。最典型的例子是智能温室，它具体研究了温室、水产养殖、工厂和家禽家畜养殖之间的差异包括不同的环境元素、不同的传感器设备和特定的计算机控制程序。

设施农业的功能包括：确保在具有智能控制功能的完全封闭的环境中进行可持续和高效的生产；确保农业生产不受地理条件的限制；缩短农产品的生产周期；提高产品的质量和产量。设施农业作为农业和工业的结合体，将是农业的发展趋势，已成为美国、荷兰和日本等发达国家的支柱产业。但由于集中管理和自动管理的特点，设施农业容易受到控制系统的入侵和未经授权的访问。

1. 订单农业

订单农业随着我国城市化进程的推进，导致城市发展迅速，农村发展缓慢。因此阻碍农村发展的主要问题有三个：农业基础薄弱、农产品质量和安全隐患、农产品内的信息交易。这意味着，先进的农业生产技术只靠本身是不够的，只有抓住有利的市场机会才有助于创造价值。因此，订单农业通过提前将农产品生产外包实现了有效的经营模式，降低了种植和养殖风险，避免了盲目生产。此外，为了保障粮食安全和管理农产品，将使消费者获得适当信息的农产品追溯系统应用于农产品供应链。农产品供应链还会在农产品贸易市场的监管中起着至关重要的作用。农产品供应链的功能包括：通过现代电子商务和区块链技术提高农产品信息的透明度；消除农产品交易的信息孤岛；减少农民和供应商之间的信息不对称；减少农产品供求之间的不平衡。例如，Leng等人提出了一种基于双链架构的公共农业供应链系统，为公共平台提供安全保障机制，提高了业务资源利用率。在[37]中提出了一种基于区块链的农业种源系统，从而解决了产品供应链中的信任危机。

D.总结

精密农业，设施农业，订单农业都是智慧农业的主要发展模式，将传统农业形态（室外)，新兴农业形态(室内），农产品产业链与新兴技术相结合。智能农业的各种应用通过这些发展模式有助于提高粮食产品和农产品的质量，从而降低了农业生产成本，提高了农产品交易的透明度。

三、关于智能农业的关键技术和应用的建议

在本节中，介绍了第二节提到的三种发展模式智能农业中的7项关键技术和11项关键应用。本节的脉络如图2所示。农业物联网键（技术，在A部分介绍）是智能农业或其他技术应用的信息载体。它的七个典型应用（在B分节中介绍）是：IoT在田间农业中，IoT在水产养殖中，IoT在家禽和中，IoT在温室中，光伏农业IoT和SIL-IoT。此外，农业物联网还具有数据采集、数据传输、数据存储和数据分析等功能。根据这四个功能，产生了六个关键技术：传感器和执行器；农业卫星遥感（数据采集技术，在C部分介绍）；各种数据传输技术（列于表五）；农业区块链（数据存储技术，在E部分介绍）；农业人工智能和农业边缘计算（数据分析技术，在F部分介绍）。和四个关键应用：农业人群感知；植物表型信息系统（数据采集应用，在D部分介绍）；农业无人机；无人驾驶拖拉机（数据分析应用，在G部分介绍）。

A. 农业物联网技术

农业IoT是智能农业中的一项关键技术，它通过自动加工、分析和访问[38]来量化农业生产的环境因素和作物生长过程。根据IoT的定义，可将IoT架构分为感知层、传输层和应用层，如图4所示。在感知层中，各种类型的传感器被用来同时采集田间环境信息和作物生长信息，这些传感器也被用来描述环境的状态。传输层包括所有类型的网络通信协议，其中感知层收集的数据可以利用这些协议传输到应用层。表五列出了各种无线通信技术及其参数（改编自[6]、[7]、[38]、[40]、[41]和维基百科）。由于精密农业室外环境的特点，所以低传输范围(例如WiFi和线程)和高能耗（例如WiFi）的技术不能适用于精密农业。此外，低数据速率技术（例如，2G（GSM）、Z-Wave、LoRa）不适用于一些高通量数据传输（例如植物表型信息系统）。

应用层在农业中起着至关重要的作用，它是可以基于云的（即多个服务器)或基于本地的(即基于网关的边缘计算）系统。应用层包括以下功能：数据存储，例如基于云的平台和Hadoop分布式文件系统，用于快速安全地访问数据；数据管理，例如监督控制和数据采集(SCADA)，用于监测实时数据；数据分析，例如决策系统、产量模型和用于农业生产自动控制的工厂指示；数据营销，例如数据可视化、农产品所有权可追溯系统、隐私、新商业模式。

B.农业物联网应用

田间农业物联网：田间作物主要指小麦，水稻，玉米等产品，物联网对保障粮食安全具有重要作用。在田间农业中，主要的研究包括田间资源管理和农业条件监测，物联网在这两个领域都发挥着重要作用。由于田间农业各地区的特点，有线传输在这种环境下难以应用。因此，在田间农业中，WSN

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