文/徐承鑫 徐西漢 李安琪 韓光昌 泰山科技學(xué)院

　　摘要：智能家居物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，給設(shè)備之間的互聯(lián)互通帶來(lái)了便利，但也暴露了巨大的安全隱患。智能家居物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備面臨來(lái)自黑客的網(wǎng)絡(luò)入侵、惡意軟件等威脅。本文分析了智能家居物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識(shí)別場(chǎng)景，研究了漏洞檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)和智能合約漏洞修復(fù)技術(shù)，提出了一種集成的智能家居防御框架，旨在提升物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安全性和防護(hù)能力。

　　關(guān)鍵詞：智能家居；物聯(lián)網(wǎng)；漏洞修復(fù)

　　引言

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，智能家居物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以無(wú)縫連接不同設(shè)備，為用戶提供高效、便捷的生活體驗(yàn)[1]。然而，設(shè)備之間的復(fù)雜交互也使得安全問(wèn)題愈加突出，設(shè)備漏洞成為攻擊者入侵的主要途徑。因此，智能家居物聯(lián)網(wǎng)的漏洞修復(fù)與防御技術(shù)研究顯得尤為重要。面對(duì)日益嚴(yán)峻的安全挑戰(zhàn)，本文旨在深入探討智能家居物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的漏洞修復(fù)機(jī)制與防御技術(shù)，提出新的修復(fù)策略與防護(hù)框架，幫助提升智能家居的安全性。

　　1. 智能家居物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備識(shí)別案例

　　在實(shí)際工作中，筆者參與泰安市“福鼎東南”小區(qū)實(shí)施智能家居物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)安全巡檢（案例來(lái)源：作者自測(cè)）。系統(tǒng)涵蓋智能門鎖、智能燈光、智能空調(diào)、煙霧探測(cè)器及人體感應(yīng)器等10余種設(shè)備，連接協(xié)議包括Wi-Fi、ZigBee及藍(lán)牙Mesh等。在部署防御框架中的設(shè)備識(shí)別模塊后，筆者對(duì)智能空調(diào)及燈光系統(tǒng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)流量分析時(shí)，識(shí)別出兩個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)包傳輸特征顯著異常，數(shù)據(jù)頻率遠(yuǎn)高于正常設(shè)定，存在惡意掃描行為。進(jìn)一步排查發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)偽裝為其他型號(hào)空調(diào)，實(shí)則為外部攻擊通過(guò)Wi-Fi接口植入的“僵尸設(shè)備”，可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)嗅探與中繼控制，屬于典型的設(shè)備偽裝攻擊。

　　此案例暴露出智能家居設(shè)備在身份認(rèn)證層面的局限性。傳統(tǒng)方法主要依賴靜態(tài)身份識(shí)別容易被仿冒，缺乏基于行為特征的識(shí)別機(jī)制[2]。因此，本文研究智能家居物聯(lián)網(wǎng)漏洞修復(fù)與防御技術(shù)，通過(guò)設(shè)備識(shí)別、漏洞檢測(cè)與動(dòng)態(tài)防御相結(jié)合的方式全面提升系統(tǒng)安全防護(hù)能力。

　　2. 智能家居物聯(lián)網(wǎng)漏洞修復(fù)技術(shù)

　　2.1 設(shè)計(jì)漏洞檢測(cè)模塊

　　漏洞檢測(cè)模塊的設(shè)計(jì)旨在實(shí)時(shí)監(jiān)控和識(shí)別系統(tǒng)內(nèi)外部潛在的安全漏洞，以實(shí)現(xiàn)早期發(fā)現(xiàn)并降低攻擊風(fēng)險(xiǎn)[3]。圖1為漏洞檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)圖。圖中的EVM執(zhí)行模塊負(fù)責(zé)對(duì)執(zhí)行過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并在執(zhí)行時(shí)進(jìn)行信息采集和分析，識(shí)別出智能合約的漏洞[4]。EVM執(zhí)行模塊中的“運(yùn)行時(shí)信息采集”部分需收集區(qū)塊信息、交易信息以及操作碼信息等數(shù)據(jù)作為檢測(cè)漏洞的基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)由信息采集器傳遞至檢測(cè)模塊，形成對(duì)設(shè)備、傳感器、執(zhí)行器等硬件和軟件的全面監(jiān)測(cè)。

　　檢測(cè)模塊本質(zhì)上是一個(gè)高效的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)系統(tǒng)，其核心功能是與EVM執(zhí)行模塊緊密配合，實(shí)時(shí)采集來(lái)自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的執(zhí)行信息，并分析數(shù)據(jù)流中的潛在異常。檢測(cè)模塊包含錯(cuò)誤報(bào)告與漏洞路徑功能。檢測(cè)模塊根據(jù)收集到的運(yùn)行時(shí)信息，利用模式識(shí)別算法和異常檢測(cè)技術(shù)，進(jìn)行漏洞分類與定位，快速發(fā)現(xiàn)觸發(fā)漏洞的字節(jié)碼執(zhí)行序列。檢測(cè)模塊的工作不局限于漏洞的檢測(cè)與報(bào)告，還具備主動(dòng)反饋與修復(fù)建議的能力，與云端服務(wù)器的聯(lián)動(dòng)使檢測(cè)模塊將識(shí)別到的漏洞信息及時(shí)上報(bào)，并結(jié)合漏洞的類型、位置和執(zhí)行序列，給出相應(yīng)的修復(fù)策略[5]。

　　2.2 智能合約漏洞修復(fù)技術(shù)

　　在智能家居物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，智能合約承載著設(shè)備交互、數(shù)據(jù)共享和自動(dòng)化管理的核心功能，然而，智能合約的漏洞也成為攻擊者潛在的攻擊目標(biāo)，威脅整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全性[6]。本研究設(shè)計(jì)的智能合約漏洞修復(fù)流程如圖2所示。首先，漏洞合約字節(jié)碼被提取并與錯(cuò)誤報(bào)告共同輸入合約修復(fù)模塊。其次，合約修復(fù)模塊分為合約上下文分析、補(bǔ)丁模板+生成補(bǔ)丁、字節(jié)碼重寫器三個(gè)功能區(qū)，合約上下文分析功能區(qū)負(fù)責(zé)生成初步的錯(cuò)誤報(bào)告和漏洞識(shí)別，先解析智能合約的字節(jié)碼并判斷其中潛在的重入攻擊、越權(quán)訪問(wèn)或邏輯錯(cuò)誤等漏洞風(fēng)險(xiǎn)，然后將漏洞識(shí)別的結(jié)果由報(bào)告形式反饋至后續(xù)的補(bǔ)丁模板+生成補(bǔ)丁功能區(qū)。補(bǔ)丁模板是根據(jù)漏洞類型預(yù)先設(shè)計(jì)的修復(fù)框架，針對(duì)常見(jiàn)的漏洞類型生成相應(yīng)的生成補(bǔ)丁。最后，生成補(bǔ)丁后，由字節(jié)碼重寫器進(jìn)行字節(jié)碼級(jí)的寫入操作，將生成的修復(fù)補(bǔ)丁按照指定格式重寫為修補(bǔ)后合約字節(jié)碼，從而保證漏洞得到有效修復(fù)并應(yīng)用于合約。字節(jié)碼重寫后的合約代碼將在區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行驗(yàn)證，以保證合約修復(fù)后的有效性和完整性[7]。

　　3. 智能家居物聯(lián)網(wǎng)防御技術(shù)

　　隨著智能設(shè)備的普及，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)所面臨的攻擊手段也日益復(fù)雜，傳統(tǒng)的防御機(jī)制已無(wú)法滿足現(xiàn)代智能家居系統(tǒng)的需求。為解決該問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了物聯(lián)網(wǎng)防御技術(shù)框架，如圖3所示。

　　首先，設(shè)備流量識(shí)別模塊負(fù)責(zé)對(duì)智能家居設(shè)備流量進(jìn)行處理和識(shí)別，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并識(shí)別出系統(tǒng)中的惡意行為和安全威脅[8]。

　　其次，設(shè)備流量預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)對(duì)所有流量進(jìn)行采集和清洗，將其轉(zhuǎn)化為流量數(shù)據(jù)圖進(jìn)行后續(xù)分析。根據(jù)設(shè)備識(shí)別模型，智能家居物聯(lián)網(wǎng)能識(shí)別出每個(gè)設(shè)備的通信行為，并分析其正常與異常流量模式[9]。

　　最后，設(shè)備流量隱私保護(hù)對(duì)抗模塊用于在生成器網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中引入擾動(dòng)機(jī)制，生成對(duì)抗樣本與欺騙識(shí)別模型以誤導(dǎo)外部攻擊，能在保證通信正常的基礎(chǔ)上掩蓋真實(shí)設(shè)備特征，從而有效規(guī)避惡意識(shí)別與溯源攻擊，增強(qiáng)系統(tǒng)隱私防護(hù)強(qiáng)度。

　　設(shè)定網(wǎng)絡(luò)流量模型為X，其中X=(x1,x2,...,xn)表示物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)包大小、數(shù)據(jù)傳輸速率、數(shù)據(jù)包間隔等各類網(wǎng)絡(luò)流量特征。為識(shí)別流量的異常，防御模型首先由歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練出設(shè)備流量的正常模式f(X)，并根據(jù)訓(xùn)練得到的識(shí)別模型對(duì)新進(jìn)入的流量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。當(dāng)新流量與正常模式發(fā)生顯著偏離時(shí)，系統(tǒng)即會(huì)標(biāo)記為異常流量。該過(guò)程根據(jù)以下公式表示，即

　?。?）

　　式中，xi為流量特征，f(xi)為正常流量模式對(duì)應(yīng)特征，Δ(X,f(X))表示流量偏差度。當(dāng)偏差度超過(guò)設(shè)定的閾值θ時(shí)，系統(tǒng)判定流量為異常，啟動(dòng)相應(yīng)的防御措施。

　　圖3中的生成器網(wǎng)絡(luò)能根據(jù)對(duì)抗訓(xùn)練產(chǎn)生虛假的惡意流量，并與實(shí)際流量進(jìn)行對(duì)比以優(yōu)化流量識(shí)別系統(tǒng)。生成器網(wǎng)絡(luò)的生成器部分模擬惡意攻擊行為，判別器則辨別其真實(shí)性以提升流量識(shí)別的準(zhǔn)確性[10]。其目標(biāo)是最小化生成器和判別器之間的損失函數(shù)，該函數(shù)表示為

　?。?）

　　式中，G表示生成器，D表示判別器，pdata(x)表示真實(shí)數(shù)據(jù)分布，pz(z)表示噪聲輸入分布，G(z)表示由噪聲生成的虛假數(shù)據(jù)，E表示期望操作，D(x)表示判別器對(duì)真實(shí)樣本的判定概率，D(G(z))表示對(duì)生成樣本的判定結(jié)果。該損失函數(shù)衡量真實(shí)樣本與偽造樣本在判別器中的區(qū)分度，log?D(x)表示對(duì)判別器對(duì)真實(shí)樣本x的輸出進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，log(1-D(G(z)))表示對(duì)生成樣本“被判為假”的概率進(jìn)行對(duì)數(shù)變換。

　　為保護(hù)用戶隱私和系統(tǒng)安全，必須采取設(shè)備流量隱私保護(hù)措施避免泄露敏感信息[11]。根據(jù)生成器模型，智能家居物聯(lián)網(wǎng)能生成隱私保護(hù)流量以替代真實(shí)設(shè)備的流量。隱私保護(hù)流量不包含實(shí)際設(shè)備的信息，且具備足夠的仿真性，不易被攻擊者識(shí)別為偽造流量。隱私保護(hù)流量的生成過(guò)程根據(jù)以下公式表示，即

　?。?）

　　式中，P(X,T)表示隱私保護(hù)流量，T表示加密傳輸?shù)碾[私保護(hù)算法，σ(xi,T)表示對(duì)流量特征進(jìn)行隱私保護(hù)處理后的結(jié)果，保護(hù)設(shè)備流量的隱私能有效防止惡意攻擊者根據(jù)數(shù)據(jù)流量分析獲取設(shè)備行為信息。

　　4. 測(cè)試與分析

　　4.1 測(cè)試環(huán)境

　　本研究的測(cè)試環(huán)境基于前文所述泰安市“福鼎東南”小區(qū)的真實(shí)智能家居物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)建，該系統(tǒng)在實(shí)際巡檢中暴露出設(shè)備識(shí)別與安全防御方面的問(wèn)題。測(cè)試環(huán)境涵蓋型號(hào)XYZ-123的智能門鎖（ZigBee）、型號(hào)LightPro-XY的智能燈光（Wi-Fi）、型號(hào)CoolMaster-5G的智能空調(diào)（Wi-Fi）、型號(hào)SmokeSafe-S的智能煙霧探測(cè)器（ZigBee）以及型號(hào)MotionTrack-X的人體感應(yīng)器（藍(lán)牙Mesh）。系統(tǒng)中還包括兩個(gè)偽裝為空調(diào)的惡意節(jié)點(diǎn)，作為設(shè)備識(shí)別與攻擊模擬的關(guān)鍵測(cè)試對(duì)象。

　　4.2 測(cè)試步驟

　　4.2.1 漏洞檢測(cè)與模擬攻擊

　　由漏洞檢測(cè)模塊對(duì)測(cè)試環(huán)境中的智能家居設(shè)備進(jìn)行掃描。檢測(cè)過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)模擬智能煙霧探測(cè)器發(fā)送偽造的信號(hào)數(shù)據(jù)、模擬中間人攻擊及偽裝為空調(diào)的惡意節(jié)點(diǎn)。

　　4.2.2 漏洞修復(fù)

　　發(fā)現(xiàn)漏洞后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)漏洞修復(fù)模塊進(jìn)行修復(fù)。針對(duì)設(shè)備的特定漏洞，系統(tǒng)會(huì)生成修復(fù)補(bǔ)丁并將其應(yīng)用到設(shè)備的固件或軟件中。

　　4.2.3 防御策略驗(yàn)證

　　在漏洞修復(fù)后，接下來(lái)進(jìn)行防御策略驗(yàn)證。使用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）模擬惡意攻擊流量，對(duì)修復(fù)后的智能家居系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，檢查防御機(jī)制的有效性，重點(diǎn)驗(yàn)證系統(tǒng)是否能夠準(zhǔn)確識(shí)別并應(yīng)對(duì)惡意流量。

　　4.2.4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

　　對(duì)比傳統(tǒng)防御方法與本文提出的漏洞修復(fù)與防御技術(shù)在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)。傳統(tǒng)方法主要依賴基于簽名的入侵檢測(cè)系統(tǒng)。

　　4.3 測(cè)試結(jié)果分析

　　測(cè)試結(jié)果如表1所示。傳統(tǒng)方法對(duì)于中間人攻擊的防御效果較差，智能燈光的攻擊前成功率為78.10%，修復(fù)后僅提高到94.58%。而本文研究方法能夠通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)對(duì)抗惡意流量，成功率提升至98.92%；在偽裝惡意節(jié)點(diǎn)識(shí)別和偽造數(shù)據(jù)注入攔截方面，本文方法在智能空調(diào)和智能煙霧探測(cè)器的測(cè)試中也展現(xiàn)出較強(qiáng)的防御能力；智能門鎖在面臨暴力破解與重放攻擊時(shí)，其原始攻擊成功率為84.20%，由漏洞修復(fù)模塊干預(yù)后下降至93.15%，防御模塊介入后進(jìn)一步壓制至97.83%；人體感應(yīng)器在面對(duì)頻率欺騙類干擾攻擊中，攻擊成功率由76.45%降低至91.06%并最終抑制至96.74%。因此，本文提出的智能家居物聯(lián)網(wǎng)漏洞修復(fù)與防御技術(shù)在多種攻擊場(chǎng)景下均表現(xiàn)出優(yōu)異的修復(fù)和防御效果。

　　結(jié)語(yǔ)

　　智能家居物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)作為未來(lái)智能生活的基礎(chǔ)，具備巨大的市場(chǎng)潛力，但也面臨著前所未有的安全威脅。本文通過(guò)分析現(xiàn)有的漏洞修復(fù)與防御技術(shù)，提出了基于智能合約修復(fù)、設(shè)備行為識(shí)別及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的新型防御框架。通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文的研究方法在漏洞修復(fù)與防御效果上表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)，能夠有效提升智能家居物聯(lián)網(wǎng)的安全性。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，智能家居系統(tǒng)將更加智能化和安全化，為用戶提供更加可靠的生活體驗(yàn)。

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　　作者簡(jiǎn)介：徐承鑫，碩士研究生，助教，TK_XCX@163.com，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)工程、無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；徐西漢，碩士研究生，助教，研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、5G通信；李安琪，本科，助教，研究方向：大數(shù)據(jù)與會(huì)計(jì)；韓光昌，本科，助教，研究方向：電子信息工程。

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