Защита на Smart Office: 4 стъпки

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:53

В този проект се стремим да научим как да внедряваме AWS и MQTT в нашата IoT настройка.

С заплахата от вътрешна атака, това приложение има за цел да наблюдава офисите на високопоставени потребители. Когато потребителят е извън офиса, това приложение ще наблюдава офиса.

• Той проследява както температурата, така и влажността и го показва в уеб приложението
• Тя позволява на потребителите да включват и изключват светодиода

• 2 вида алармен режим

  • Alarm On - Когато алармата е включена, проверката на температурата и влажността ще спре, докато сензорите за движение ще бъдат включени. Ако има движение в офиса, зумерът ще прозвучи и ще бъде направена снимка и потребителите могат да видят какво е открито, когато са далеч от офиса си
  • Alarm Off - Когато алармата е изключена, ще има проверка на температурата и влажността и стойностите ще се показват в уеб приложението, докато сензорите за движение и камерата ще бъдат деактивирани
  • И в двата режима потребителите все още могат да контролират LED светлините.
• Използвайки AWS DynamoDB, можем да съхраняваме пътя на изображенията, така че потребителите да могат да виждат направените снимки
• Също така, използвайки AWS, ние можем да изпращаме имейл до потребителите, когато има открито движение през тяхното време, когато са далеч от офиса си.

Сега нека разберем как успяваме да внедрим такава система!

Стъпка 1: Стъпка 1: Настройка на хардуера

От какво имаш нужда:

1. 2x Raspberry Pi 3
2. 2x комплект T-Cobbler
3. 1x платка
4. Разнообразни джъмперни кабели
5. Разнообразни резистори
6. 1x LED
7. 1x DHT11 датчици за температура и влажност
8. 1x PIR сензор за движение
9. 1x зумер

Нашата настройка съдържа светодиод, свързан към GPIO 18, така че потребителят да може да контролира осветлението в офиса си. За запис на нивата на температура и влажност ще използваме DHT сензор, свързан към GPIO4. Следва нашият PIR сензор за движение, свързан към GPIO 26, за да открие натрапници в офиса, когато потребителят е далеч. И накрая, зумерът ще прозвучи аларма, когато алармата е включена и открие нещо.

Стъпка 2: Стъпка 2: Инсталиране и изпълнение на предпоставките

AWS

Първо влезте в

1. След като влезете, щракнете върху каталога в левия панел и след това върху AWS Educate Starter Account 75

2. Копирайте ID на ключ за достъп и секретен ключ за достъп за конфигуриране в raspberry pi по -късно.

3. Щракнете върху Open Console

Регистриране на вашето малиново пи като нещо

1. Търсете AWS IOT

2. Щракнете върху Управление в левия панел и след това върху Неща

3. Щракнете върху създаване в десния ъгъл

4. Изберете Регистриране на едно AWS IOT нещо

5. Дайте име на вашето нещо и щракнете върху напред

6. Щракнете върху създаване на сертификат и запазете 4 -те генерирани неща

7. Активирайте основния CA

8. Създайте политика и я прикрепете към вашето нещо

-Дайте му име -Action: iot.* -Ресурс ARN:* -Проверете разрешеното Dynamodb

Преди всичко стартирайте aws configure Използвайте идентификатора на ключа за достъп и секретния ключ за достъп от по -рано

Следващия, 1. Създайте файл с име iot-role-trust.json със следното съдържание

iot-role-trust.json

2. Изпълнете следната команда: aws iam create-role --role-name my-iot-role --assume-role-policy-document файл: //iot-role-trust.json

3. Създайте файл с име iot-policy.json със следното съдържание

iot-policy.jason

4. Изпълнете командата: aws iam put-role-policy --role-name my-iot-role --policy-name iot-policy --policy-document file: //iot-policy.json

DynamoDB

1. Създайте таблици в Dynamodb за сензор за движение и температура/влажност -За движещо се изображение задайте първичен ключ към сензор -За температура и влажност използвайте времева отметка като първичен ключ

2. Създайте правило за откриване на движение

Атрибут:* филтър на тема: сензори/движение

3. Действие: изберете разделено съобщение в множество колони на база данни

Ламбда

1. Създайте ламбда функция със следното съдържание

Ламбда функция

2. Създайте правило за ламбда

-Атрибут:*

-топичен филтър: сензори/всички

3. Изберете действия, за да извикате Lambda функция, предавайки съобщението

4. Lambda ще направи останалото вместо вас

SNS

1. Създайте тема за SNS

2. Въведете темата и показваното име

3. Редактирайте политиката на темата, за да позволите на всички да публикуват и да се абонират за темата

4. Абонирайте се за темата с имейл

5. Върнете се към правилото за откриване на движение

6. Добавете друго действие за това правило, наречено изпращане на съобщение като известие за SNS

7. SNS целта ще бъде темата, която сте създали във формат на съобщението RAW

S3

1. Отидете на S3 и създайте кофа за качване на изображения

Важни неща за инсталиране на Pis

Flask - sudo pip install колба

Boto - sudo pip install boto

Boto3 - sudo pip инсталирайте boto3

AWSIoTPythonSDK - инсталиране на sudo pip AWSIoTPythonSDK

awscli - sudo pip инсталирате awscli

paho - sudo pip инсталирайте paho

mqtt - sudo pip инсталирате mqtt

Стъпка 3: Стъпка 3: Защитен офис - скриптове

В потребителския pi имаме 1 скрипт

client.py - Този скрипт ще се абонира за множество теми, като сензорите/температурата и сензорите/влажността, за да получи стойностите на температурата и влажността, които ще се показват в уеб приложението. Той също така изпраща състоянието на светодиода, така че състоянието на светодиода може да се променя от страна на сървъра

client.py

В сървъра pi имаме 1 скрипт

server.py - Този скрипт ще се абонира за темата за състоянието на светлината, така че LED светлините да могат да се включват и изключват. В същото време той ще получава стойности на температурата и влажността от макета и ще го публикува в темата, наречена сензори/всички и във функцията ламбда стойностите ще бъдат публикувани в 2 различни теми, сензори/температура и сензори/влажност

server.py

Стъпка 4: Стъпка 4: Учене на опит

В тази задача се сблъскахме с много предизвикателства, тъй като този модул все още е нов за нас. Чрез този проект обаче научихме много. Независимо дали става въпрос за много от AWS, с гордост можем да кажем, че знаем как да интегрираме AWS в нашия основен IoT комплект и да го направим по -скоро система за предварително развитие.