日B视频 亚洲,啪啪啪网站一区二区,91色情精品久久,日日噜狠狠色综合久,超碰人妻少妇97在线,999青青视频,亚洲一区二卡,让本一区二区视频,日韩网站推荐

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

目前邊緣計(jì)算的發(fā)展還存在著哪些挑戰(zhàn)

獨(dú)愛72H ? 來源:東方財(cái)富網(wǎng) ? 作者:東方財(cái)富網(wǎng) ? 2020-03-28 15:09 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

(文章來源:東方財(cái)富網(wǎng))

邊緣計(jì)算環(huán)境中潛在的攻擊窗口角度分析來看,邊緣接入(云-邊接入,邊-端接入),邊緣服務(wù)器(硬件、軟件、數(shù)據(jù)),邊緣管理(賬號(hào)、管理/ 服務(wù)接口、管理人員)等層面,是邊緣安全的最大挑戰(zhàn)。

由于邊緣節(jié)點(diǎn)與海量、異構(gòu)、資源受限的現(xiàn)場/移動(dòng)設(shè)備大多采用短距離的無線通信技術(shù),邊緣節(jié)點(diǎn)與云服務(wù)器采用的多是消息中間件或網(wǎng)絡(luò)虛擬化技術(shù),這些協(xié)議大多安全性考慮不足。比如,在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算場景下,傳感器與邊緣節(jié)點(diǎn)之間存在著眾多不安全的通信協(xié)議,缺少加密、認(rèn)證等措施,易于被竊聽和篡改;在電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算場景下,邊緣節(jié)點(diǎn)與用戶之間采用的是基于WPA2 的無線通信協(xié)議,云服務(wù)器與邊緣節(jié)點(diǎn)之間采用基于即時(shí)消息協(xié)議的消息中間件,通過網(wǎng)絡(luò)Overlay 控制協(xié)議對(duì)邊緣的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和擴(kuò)展,考慮的主要是通信性能,對(duì)消息的機(jī)密性、真實(shí)性和不可否認(rèn)性等考慮不足。

由于邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施位于網(wǎng)絡(luò)邊緣,缺少有效的數(shù)據(jù)備份、恢復(fù)、以及審計(jì)措施,導(dǎo)致攻擊者可能修改或刪除用戶在邊緣節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)來銷毀某些證據(jù)。在企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算場景下,以交通監(jiān)管場景為例,路邊單元上的邊緣節(jié)點(diǎn)保存了附近車輛報(bào)告的交通事故視頻,這是事故取證的重要證據(jù)。罪犯可能會(huì)攻擊邊緣節(jié)點(diǎn)偽造證據(jù)以擺脫懲罰。再者,在電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算場景下,一旦發(fā)生用戶數(shù)據(jù)在邊緣節(jié)點(diǎn)/ 服務(wù)器上丟失或損壞,而云端又沒有對(duì)應(yīng)用戶數(shù)據(jù)的備份,邊緣節(jié)點(diǎn)端也沒有提供有效機(jī)制恢復(fù)數(shù)據(jù),則用戶只能被迫接受這種損失。

邊緣計(jì)算將計(jì)算從云遷移到臨近用戶的一端,直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行本地處理和決策,在一定程度上避免了數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中長距離的傳播,降低了隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。然而,由于邊緣設(shè)備獲取的是用戶第一手?jǐn)?shù)據(jù),能夠獲得大量的敏感隱私數(shù)據(jù)。例如,在電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算場景下,邊緣節(jié)點(diǎn)的好奇用戶極容易收集和窺探到其他用戶的位置信息、服務(wù)內(nèi)容和使用頻率等。在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算場景下,邊緣節(jié)點(diǎn)相對(duì)于傳統(tǒng)的云中心,缺少有效的加密或脫敏措施,一旦受到黑客攻擊、嗅探和腐蝕,其存儲(chǔ)的家庭人員消費(fèi)、電子醫(yī)療系統(tǒng)中人員健康信息、道路事件車輛信息等將被泄露。

邊緣節(jié)點(diǎn)可以分布式承擔(dān)云的計(jì)算任務(wù)。然而,邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果是否正確對(duì)用戶和云來說都存在信任問題。在電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算場景下,尤其是在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算場景下,邊緣節(jié)點(diǎn)可能從云端卸載的是不安全的定制操作系統(tǒng),或者這些系統(tǒng)調(diào)用的是被敵手腐蝕了的供應(yīng)鏈上的第三方軟件或硬件組件。一旦攻擊者利用邊緣節(jié)點(diǎn)上不安全Host OS 或虛擬化軟件的漏洞攻擊 Host OS 或利用Guest OS,通過權(quán)限升級(jí)或者惡意軟件入侵邊緣數(shù)據(jù)中心,并獲得系統(tǒng)的控制權(quán)限,則惡意用戶可能會(huì)終止、篡改邊緣節(jié)點(diǎn)提供的業(yè)務(wù)或返回錯(cuò)誤的計(jì)算結(jié)果。

身份認(rèn)證是驗(yàn)證或確定用戶提供的訪問憑證是否有效的過程。在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算場景下,許多現(xiàn)場設(shè)備沒有足夠的存儲(chǔ)和計(jì)算資源來執(zhí)行認(rèn)證協(xié)議所需的加密操作,需要外包給邊緣節(jié)點(diǎn),但這將帶來一些問題:終端用戶和邊緣計(jì)算服務(wù)器之間必須相互認(rèn)證,安全憑證如何產(chǎn)生和管理?在大規(guī)模、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)的邊緣網(wǎng)絡(luò)中,如何在大量分布式邊緣節(jié)點(diǎn)和云中心之間實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的身份認(rèn)證和高效的密鑰管理?在電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算場景下,移動(dòng)終端用戶無法利用傳統(tǒng)的PKI 體制對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行認(rèn)證,加上具有很強(qiáng)的移動(dòng)性,如何實(shí)現(xiàn)在不同邊緣節(jié)點(diǎn)間切換時(shí)的高效認(rèn)證。

賬號(hào)劫持是一種身份竊取,主要目標(biāo)一般為現(xiàn)場設(shè)備用戶,攻擊者以不誠實(shí)的方式獲取設(shè)備或服務(wù)所綁定的用戶特有的唯一身份標(biāo)識(shí)。賬號(hào)劫持通常通過釣魚郵件、惡意彈窗等方式完成。通過這種方式,用戶往往在無意中泄露自己的身份驗(yàn)證信息。攻擊者以此來執(zhí)行修改用戶賬號(hào)、創(chuàng)建新賬號(hào)等惡意操作。在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算場景下,用戶的現(xiàn)場設(shè)備往往與固定的邊緣節(jié)點(diǎn)直接相連,設(shè)備的賬戶通常采用的是弱密碼、易猜測密碼和硬編碼密碼,攻擊者更容易偽裝成合法的邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)用戶進(jìn)行釣魚、欺騙等操作。

在邊緣計(jì)算場景下,參與實(shí)體類型多、數(shù)量大,信任情況非常復(fù)雜。攻擊者可能將惡意邊緣節(jié)點(diǎn)偽裝成合法的邊緣節(jié)點(diǎn),誘使終端用戶連接到惡意邊緣節(jié)點(diǎn),隱秘地收集用戶數(shù)據(jù)。此外,邊緣節(jié)點(diǎn)通常被放置在用戶附近,在基站或路由器等位置,甚至在WiFi 接入點(diǎn)的極端網(wǎng)絡(luò)邊緣,這使得為其提供安全防護(hù)變得非常困難,物理攻擊更有可能發(fā)生。例如:在電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算場景下,惡意用戶可能在邊緣側(cè)部署偽基站、偽網(wǎng)關(guān)等設(shè)備,造成用戶的流量被非法監(jiān)聽。

在云環(huán)境下,為了方便用戶與云服務(wù)交互,要開放一系列用戶接口或API 編程接口,這些接口需防止意外或惡意接入。此外,第三方通常會(huì)基于這些接口或API來開發(fā)更多有附加價(jià)值的服務(wù),這就會(huì)引入新一層的更復(fù)雜的API,同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)相應(yīng)的增加。因此,無論是在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算場景下,還是在電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算場景下,邊緣節(jié)點(diǎn)既要向海量的現(xiàn)場設(shè)備提供接口和API,又要與云中心進(jìn)行交互,這種復(fù)雜的邊緣計(jì)算環(huán)境、分布式的架構(gòu),引入了大量的接口和API 管理,但目前的相關(guān)設(shè)計(jì)并沒有都考慮安全特性。

在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算場景下,由于參與邊緣計(jì)算的現(xiàn)場設(shè)備通常使用簡單的處理器和操作系統(tǒng),對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全不重視,或者因設(shè)備本身的計(jì)算資源和帶寬資源有限,無法支持支持復(fù)雜的安全防御方案,導(dǎo)致黑客可以輕松對(duì)這些設(shè)備實(shí)現(xiàn)入侵,然后利用這些海量的設(shè)備發(fā)起超大流量的DDoS 攻擊。因此,對(duì)如此大量的現(xiàn)場設(shè)備安全的協(xié)調(diào)管理是邊緣計(jì)算的一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。

APT 攻擊是一種寄生形式的攻擊,通常在目標(biāo)基礎(chǔ)設(shè)施中建立立足點(diǎn),從中秘密地竊取數(shù)據(jù),并能適應(yīng)防備APT 攻擊的安全措施。在邊緣計(jì)算場景下,APT 攻擊者首先尋找易受攻擊的邊緣節(jié)點(diǎn),并試圖攻擊它們和隱藏自己。更糟糕的是,邊緣節(jié)點(diǎn)往往存在許多已知和未知的漏洞,且存在與中心云端安全更新同步不及時(shí)的問題。一旦被攻破,加上現(xiàn)在的邊緣計(jì)算環(huán)境對(duì)APT 攻擊的檢測能力不足,連接上該邊緣節(jié)點(diǎn)的用戶數(shù)據(jù)和程序無安全性可言。

云計(jì)算場景類似,在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算、電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算等場景下,信任情況更加復(fù)雜,而且管理如此大量的IoT 設(shè)備/ 現(xiàn)場設(shè)備,對(duì)管理員來說都是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn),很可能存在不可信/ 惡意的管理員。出現(xiàn)這種情況的一種可能是管理員賬戶被黑客入侵,另一種可能是管理員自身出于其它的目的盜取或破壞系統(tǒng)與用戶數(shù)據(jù)。如果攻擊者擁有超級(jí)用戶訪問系統(tǒng)和物理硬件的權(quán)限,他將可以控制邊緣節(jié)點(diǎn)整個(gè)軟件棧,包括特權(quán)代碼,如容器引擎、操作系統(tǒng)內(nèi)核和其他系統(tǒng)軟件,從而能夠重放、記錄、修改和刪除任何網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包或文件系統(tǒng)等。加上現(xiàn)場設(shè)備的存儲(chǔ)資源有限,對(duì)惡意管理員的審計(jì)不足。

相比于云計(jì)算場景,在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算、電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算等場景下,邊緣節(jié)點(diǎn)遠(yuǎn)離云中心的管理,被惡意入侵的可能性大大增加,而且邊緣節(jié)點(diǎn)更傾向于使用輕量級(jí)容器技術(shù),但容器共享底層操作系統(tǒng),隔離性更差,安全威脅更加嚴(yán)重。因此,僅靠軟件來實(shí)現(xiàn)安全隔離,很容易出現(xiàn)內(nèi)存泄露或篡改等問題。基于硬件的可信執(zhí)行環(huán)境TEEs(如Intel SGX, ARMTrustZone, and AMD 內(nèi)存加密技術(shù)等)目前在云計(jì)算環(huán)境已成為趨勢,但是TEEs 技術(shù)在工業(yè)邊緣計(jì)算、企業(yè)和IoT 邊緣計(jì)算、電信運(yùn)營商邊緣計(jì)算等復(fù)雜信任場景下的應(yīng)用,目前還存在性能問題,在側(cè)信道攻擊等安全性上的不足仍有待探索。
(責(zé)任編輯:fqj)

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 物聯(lián)網(wǎng)
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2950

    文章

    48147

    瀏覽量

    418857
  • 邊緣計(jì)算
    +關(guān)注

    關(guān)注

    22

    文章

    3564

    瀏覽量

    53713
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    邊緣計(jì)算vs云計(jì)算,關(guān)鍵差異一文分清

    邊緣這個(gè)詞在物聯(lián)網(wǎng)的世界里被賦予了新的定義,特指在設(shè)備端的附近,所以根據(jù)字面定義,邊緣計(jì)算即在設(shè)備端附近產(chǎn)生的計(jì)算。邊緣
    的頭像 發(fā)表于 04-17 14:29 ?381次閱讀
    <b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>計(jì)算</b>vs云<b class='flag-5'>計(jì)算</b>,關(guān)鍵差異一文分清

    論馬斯克的預(yù)言:AI使人類邊緣

    工作領(lǐng)域的邊緣化。 局限性 AI能力限制方面:盡管AI發(fā)展迅速,但目前存在諸多局限性,如在常識(shí)推理、跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)等方面存在本質(zhì)缺陷,在數(shù)
    發(fā)表于 03-14 05:27

    國內(nèi)BLDC電機(jī)控制方案目前存在什么痛點(diǎn)

    ,形成的芯片級(jí)計(jì)算機(jī)。它的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,主要分布在日常消費(fèi)(26.2%)、工業(yè)控制(9.6%)、物聯(lián)網(wǎng)(19.3%)、汽車電子(15.2%)等幾方面。 全球 MCU 部分應(yīng)用領(lǐng)域銷售額分布
    發(fā)表于 12-25 06:41

    拆解邊緣計(jì)算的真相:為什么行業(yè)都在押注 Linux?

    在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)與人工智能(AI)不斷發(fā)展的今天,邊緣計(jì)算逐漸成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要一環(huán)。而Linux操作系統(tǒng),憑借其開源、穩(wěn)定和高效的特性,成為了邊緣
    的頭像 發(fā)表于 11-19 15:28 ?392次閱讀

    國產(chǎn)飛騰工控機(jī),邊緣計(jì)算發(fā)展的硬件新基石

    隨著科技的不斷發(fā)展,邊緣計(jì)算已經(jīng)成為了各個(gè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)。邊緣計(jì)算計(jì)算任務(wù)從云端推向網(wǎng)絡(luò)的
    的頭像 發(fā)表于 10-23 16:50 ?459次閱讀

    天波科普:算力超過30T的邊緣計(jì)算服務(wù)器可以做什么?

    網(wǎng)關(guān)的能力邊界,也涉及到算力高低。那么,目前邊緣計(jì)算服務(wù)器的算力到多少算高呢?以廣東天波AI邊緣計(jì)算盒子V3為例,算力達(dá)到32Tops,在性能上已達(dá)到較高水平,能
    的頭像 發(fā)表于 09-28 11:18 ?871次閱讀
    天波科普:算力超過30T的<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>計(jì)算</b>服務(wù)器可以做什么?

    邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的公式計(jì)算功能體現(xiàn)在哪

    邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)的公式計(jì)算功能主要體現(xiàn)在其能夠在靠近數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè),對(duì)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和邏輯運(yùn)算,無需將數(shù)據(jù)上傳至云端即可完成本地化處理與分析,從而提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、效率和可
    的頭像 發(fā)表于 09-15 11:06 ?986次閱讀

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+AI芯片的需求和挑戰(zhàn)

    當(dāng)今社會(huì),AI已經(jīng)發(fā)展很迅速了,但是你了解AI的發(fā)展歷程嗎?本章作者將為我們打開AI的發(fā)展歷程以及需求和挑戰(zhàn)的面紗。 從2017年開始生成式AI開創(chuàng)了新的時(shí)代,經(jīng)歷了三次熱潮和兩次低谷
    發(fā)表于 09-12 16:07

    邊緣計(jì)算與嵌入式系統(tǒng):物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的新動(dòng)力

    引言 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的持續(xù)增長,數(shù)據(jù)處理需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)上升。傳統(tǒng)的云計(jì)算模式在面對(duì)實(shí)時(shí)性、帶寬與安全性要求時(shí)逐漸顯得不足。在這種背景下, 邊緣計(jì)算與嵌入式系統(tǒng)的結(jié)合 ,正在為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用帶來全新
    的頭像 發(fā)表于 09-05 16:32 ?1198次閱讀

    有哪些技術(shù)可以提高邊緣計(jì)算設(shè)備的安全性?

    邊緣計(jì)算設(shè)備的安全性面臨分布式部署、資源受限(算力 / 存儲(chǔ) / 帶寬)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復(fù)雜(多無線連接)、物理接觸易被篡改等獨(dú)特挑戰(zhàn),因此其安全技術(shù)需在 “安全性” 與 “輕量化適配” 之間平衡。以下從
    的頭像 發(fā)表于 09-05 15:44 ?1837次閱讀
    有哪些技術(shù)可以提高<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>計(jì)算</b>設(shè)備的安全性?

    部署邊緣計(jì)算設(shè)備時(shí)需要考慮哪些問題?

    在部署邊緣計(jì)算設(shè)備時(shí),需結(jié)合邊緣計(jì)算 “ 靠近數(shù)據(jù)源頭、低延遲、分布式、資源受限 ” 的核心特性,從硬件適配、軟件架構(gòu)、數(shù)據(jù)管理、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、可靠性保障等多維度綜合考量,確保設(shè)備既能滿足
    的頭像 發(fā)表于 09-05 15:38 ?1459次閱讀
    部署<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>計(jì)算</b>設(shè)備時(shí)需要考慮哪些問題?

    邊緣計(jì)算與智能硬件:電子行業(yè)的新增長點(diǎn)

    硬件有了更多“算力下沉”的需求,這為電子產(chǎn)業(yè)帶來了新的增長點(diǎn)。本文將從邊緣計(jì)算的技術(shù)邏輯、對(duì)電子行業(yè)的影響、典型應(yīng)用場景以及未來發(fā)展趨勢幾個(gè)維度,深入探討這一前沿話題。 一、邊緣
    的頭像 發(fā)表于 09-02 21:53 ?958次閱讀

    Axelera AI:邊緣計(jì)算加速智能創(chuàng)新解決方案

    隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,邊緣計(jì)算(EdgeComputing)已成為企業(yè)創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要引擎。如何在有限的計(jì)算資源下,實(shí)現(xiàn)高速且精確的AI推理任務(wù),是企業(yè)面臨的主要
    的頭像 發(fā)表于 07-17 11:00 ?1094次閱讀
    Axelera AI:<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>計(jì)算</b>加速智能創(chuàng)新解決方案

    MQTT網(wǎng)關(guān)具備邊緣計(jì)算功能嗎?有什么功能?

    協(xié)議轉(zhuǎn)換為MQTT協(xié)議,實(shí)現(xiàn)設(shè)備與云平臺(tái)的通信),但隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,兩者逐漸融合——MQTT網(wǎng)關(guān)集成邊緣計(jì)算能力后,可在靠近設(shè)備的“
    的頭像 發(fā)表于 07-15 15:01 ?1099次閱讀
    MQTT網(wǎng)關(guān)具備<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>計(jì)算</b>功能嗎?有什么功能?

    什么是邊緣盒子?一文講透邊緣計(jì)算設(shè)備在不同行業(yè)的真實(shí)應(yīng)用

    隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、AI、5G的發(fā)展,數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長。但你有沒有想過,我們生成的數(shù)據(jù),真的都要發(fā)回云端處理嗎?其實(shí)不一定。特別是在一些對(duì)響應(yīng)時(shí)間、網(wǎng)絡(luò)帶寬、數(shù)據(jù)隱私要求高的行業(yè)里,邊緣計(jì)算開始“火”了起來,而實(shí)現(xiàn)它的關(guān)鍵硬件,就
    的頭像 發(fā)表于 06-09 14:48 ?3550次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>邊緣</b>盒子?一文講透<b class='flag-5'>邊緣</b><b class='flag-5'>計(jì)算</b>設(shè)備在不同行業(yè)的真實(shí)應(yīng)用
    中卫市| 江阴市| 朝阳市| 大港区| 松溪县| 龙口市| 鄂伦春自治旗| 五家渠市| 永仁县| 剑阁县| 南雄市| 乌拉特后旗| 河曲县| 昌都县| 万全县| 怀化市| 聂荣县| 东乌珠穆沁旗| 柳林县| 汝州市| 安多县| 北川| 藁城市| 奉贤区| 玉环县| 襄城县| 柘荣县| 龙南县| 凯里市| 贺兰县| 彝良县| 蕲春县| 安吉县| 维西| 中江县| 肥西县| 威信县| 西乌珠穆沁旗| 平度市| 剑川县| 文水县|