通过确认周边传感器的数据来验证数据可靠性是个非常实用的办法。除此之外，我们还可以让系统通过回顾历史数据中的异常读数，判断这些异常是否和气候情况、库存量、年份月份、一天中的时间点等因素有关。
问题 4： 设备出问题
物联网还有一个弊端，我称之为「神经病设备」，指的就是物联网设备或是传感器莫名其妙地突然出故障，开始向系统发送错误的读数。这种设备的「神经病」症状有很多潜在原因;最有可能的有软件 bug、电量低下、或是设备本身有缺陷等等。比较罕见的原因也可能是装修工不小把油漆洒到了设备上，遮住了传感器的某块夹板。
虽说这些「神经病设备」并不会对系统造成外在的安全威胁，但它们的破坏力是不可估量的。比如在我们的仓库案例中，如果管理员没有按照我们之前的提议做好保险措施的话，这种故障可能就会让某个区域的食品全部变质。就如我们之前所说，提防这些「神经病设备」和提高系统安全性的办法是可以通用的。比较历史异常读数、确认周边传感器读数等，这些方案都能有效地防止系统做出毁灭性的决定或是下达危险指令。
很多企业都认为物联网是个商机，他们可以把物联网运用到现有的产品中。而在这些野心勃勃的计划成真之前，物联网设计师必须清楚物联网的弊端和危险性。知道最简单也最重要的方法是什么吗?首先要谨慎选择你的供应商。记得要选择能整合和扩展的平台，开发通用数据模型。总之每一步都千万要谨慎，要预料到最坏的情况，制作出最完善的解决方案。有了这些，你才能成功。