智能家居物联网漏洞修复与防御技术研究

　　文/徐承鑫 徐西汉 李安琪 韩光昌 泰山科技学院

　　摘要：智能家居物联网技术的广泛应用，给设备之间的互联互通带来了便利，但也暴露了巨大的安全隐患。智能家居物联网设备面临来自黑客的网络入侵、恶意软件等威胁。本文分析了智能家居物联网设备识别场景，研究了漏洞检测模块设计和智能合约漏洞修复技术，提出了一种集成的智能家居防御框架，旨在提升物联网设备的安全性和防护能力。

　　关键词：智能家居；物联网；漏洞修复

　　引言

　　随着物联网技术的飞速发展，智能家居物联网系统可以无缝连接不同设备，为用户提供高效、便捷的生活体验[1]。然而，设备之间的复杂交互也使得安全问题愈加突出，设备漏洞成为攻击者入侵的主要途径。因此，智能家居物联网的漏洞修复与防御技术研究显得尤为重要。面对日益严峻的安全挑战，本文旨在深入探讨智能家居物联网系统中的漏洞修复机制与防御技术，提出新的修复策略与防护框架，帮助提升智能家居的安全性。

　　1. 智能家居物联网设备识别案例

　　在实际工作中，笔者参与泰安市“福鼎东南”小区实施智能家居物联网系统安全巡检（案例来源：作者自测）。系统涵盖智能门锁、智能灯光、智能空调、烟雾探测器及人体感应器等10余种设备，连接协议包括Wi-Fi、ZigBee及蓝牙Mesh等。在部署防御框架中的设备识别模块后，笔者对智能空调及灯光系统进行网络流量分析时，识别出两个设备节点的数据包传输特征显著异常，数据频率远高于正常设定，存在恶意扫描行为。进一步排查发现，这两个节点伪装为其他型号空调，实则为外部攻击通过Wi-Fi接口植入的“僵尸设备”，可实现远程数据嗅探与中继控制，属于典型的设备伪装攻击。

　　此案例暴露出智能家居设备在身份认证层面的局限性。传统方法主要依赖静态身份识别容易被仿冒，缺乏基于行为特征的识别机制[2]。因此，本文研究智能家居物联网漏洞修复与防御技术，通过设备识别、漏洞检测与动态防御相结合的方式全面提升系统安全防护能力。

　　2. 智能家居物联网漏洞修复技术

　　2.1 设计漏洞检测模块

　　漏洞检测模块的设计旨在实时监控和识别系统内外部潜在的安全漏洞，以实现早期发现并降低攻击风险[3]。图1为漏洞检测模块设计图。图中的EVM执行模块负责对执行过程中产生的数据进行分析，并在执行时进行信息采集和分析，识别出智能合约的漏洞[4]。EVM执行模块中的“运行时信息采集”部分需收集区块信息、交易信息以及操作码信息等数据作为检测漏洞的基础。这些数据由信息采集器传递至检测模块，形成对设备、传感器、执行器等硬件和软件的全面监测。

　　检测模块本质上是一个高效的数据流转系统，其核心功能是与EVM执行模块紧密配合，实时采集来自物联网设备的执行信息，并分析数据流中的潜在异常。检测模块包含错误报告与漏洞路径功能。检测模块根据收集到的运行时信息，利用模式识别算法和异常检测技术，进行漏洞分类与定位，快速发现触发漏洞的字节码执行序列。检测模块的工作不局限于漏洞的检测与报告，还具备主动反馈与修复建议的能力，与云端服务器的联动使检测模块将识别到的漏洞信息及时上报，并结合漏洞的类型、位置和执行序列，给出相应的修复策略[5]。

　　2.2 智能合约漏洞修复技术

　　在智能家居物联网系统中，智能合约承载着设备交互、数据共享和自动化管理的核心功能，然而，智能合约的漏洞也成为攻击者潜在的攻击目标，威胁整个物联网系统的安全性[6]。本研究设计的智能合约漏洞修复流程如图2所示。首先，漏洞合约字节码被提取并与错误报告共同输入合约修复模块。其次，合约修复模块分为合约上下文分析、补丁模板+生成补丁、字节码重写器三个功能区，合约上下文分析功能区负责生成初步的错误报告和漏洞识别，先解析智能合约的字节码并判断其中潜在的重入攻击、越权访问或逻辑错误等漏洞风险，然后将漏洞识别的结果由报告形式反馈至后续的补丁模板+生成补丁功能区。补丁模板是根据漏洞类型预先设计的修复框架，针对常见的漏洞类型生成相应的生成补丁。最后，生成补丁后，由字节码重写器进行字节码级的写入操作，将生成的修复补丁按照指定格式重写为修补后合约字节码，从而保证漏洞得到有效修复并应用于合约。字节码重写后的合约代码将在区块链网络中进行验证，以保证合约修复后的有效性和完整性[7]。

　　3. 智能家居物联网防御技术

　　随着智能设备的普及，物联网系统所面临的攻击手段也日益复杂，传统的防御机制已无法满足现代智能家居系统的需求。为解决该问题，本文设计了物联网防御技术框架，如图3所示。

　　首先，设备流量识别模块负责对智能家居设备流量进行处理和识别，实时监测并识别出系统中的恶意行为和安全威胁[8]。

　　其次，设备流量预处理模块负责对所有流量进行采集和清洗，将其转化为流量数据图进行后续分析。根据设备识别模型，智能家居物联网能识别出每个设备的通信行为，并分析其正常与异常流量模式[9]。

　　最后，设备流量隐私保护对抗模块用于在生成器网络训练中引入扰动机制，生成对抗样本与欺骗识别模型以误导外部攻击，能在保证通信正常的基础上掩盖真实设备特征，从而有效规避恶意识别与溯源攻击，增强系统隐私防护强度。

　　设定网络流量模型为X，其中X=(x1,x2,...,xn)表示物联网设备的数据包大小、数据传输速率、数据包间隔等各类网络流量特征。为识别流量的异常，防御模型首先由历史数据训练出设备流量的正常模式f(X)，并根据训练得到的识别模型对新进入的流量进行实时监测。当新流量与正常模式发生显著偏离时，系统即会标记为异常流量。该过程根据以下公式表示，即

　　（1）

　　式中，xi为流量特征，f(xi)为正常流量模式对应特征，Δ(X,f(X))表示流量偏差度。当偏差度超过设定的阈值θ时，系统判定流量为异常，启动相应的防御措施。

　　图3中的生成器网络能根据对抗训练产生虚假的恶意流量，并与实际流量进行对比以优化流量识别系统。生成器网络的生成器部分模拟恶意攻击行为，判别器则辨别其真实性以提升流量识别的准确性[10]。其目标是最小化生成器和判别器之间的损失函数，该函数表示为

　　（2）

　　式中，G表示生成器，D表示判别器，pdata(x)表示真实数据分布，pz(z)表示噪声输入分布，G(z)表示由噪声生成的虚假数据，E表示期望操作，D(x)表示判别器对真实样本的判定概率，D(G(z))表示对生成样本的判定结果。该损失函数衡量真实样本与伪造样本在判别器中的区分度，log D(x)表示对判别器对真实样本x的输出进行对数变换，log(1-D(G(z)))表示对生成样本“被判为假”的概率进行对数变换。

　　为保护用户隐私和系统安全，必须采取设备流量隐私保护措施避免泄露敏感信息[11]。根据生成器模型，智能家居物联网能生成隐私保护流量以替代真实设备的流量。隐私保护流量不包含实际设备的信息，且具备足够的仿真性，不易被攻击者识别为伪造流量。隐私保护流量的生成过程根据以下公式表示，即

　　（3）

　　式中，P(X,T)表示隐私保护流量，T表示加密传输的隐私保护算法，σ(xi,T)表示对流量特征进行隐私保护处理后的结果，保护设备流量的隐私能有效防止恶意攻击者根据数据流量分析获取设备行为信息。

　　4. 测试与分析

　　4.1 测试环境

　　本研究的测试环境基于前文所述泰安市“福鼎东南”小区的真实智能家居物联网系统构建，该系统在实际巡检中暴露出设备识别与安全防御方面的问题。测试环境涵盖型号XYZ-123的智能门锁（ZigBee）、型号LightPro-XY的智能灯光（Wi-Fi）、型号CoolMaster-5G的智能空调（Wi-Fi）、型号SmokeSafe-S的智能烟雾探测器（ZigBee）以及型号MotionTrack-X的人体感应器（蓝牙Mesh）。系统中还包括两个伪装为空调的恶意节点，作为设备识别与攻击模拟的关键测试对象。

　　4.2 测试步骤

　　4.2.1 漏洞检测与模拟攻击

　　由漏洞检测模块对测试环境中的智能家居设备进行扫描。检测过程中，系统会模拟智能烟雾探测器发送伪造的信号数据、模拟中间人攻击及伪装为空调的恶意节点。

　　4.2.2 漏洞修复

　　发现漏洞后，系统会自动触发漏洞修复模块进行修复。针对设备的特定漏洞，系统会生成修复补丁并将其应用到设备的固件或软件中。

　　4.2.3 防御策略验证

　　在漏洞修复后，接下来进行防御策略验证。使用生成对抗网络（GAN）模拟恶意攻击流量，对修复后的智能家居系统进行测试，检查防御机制的有效性，重点验证系统是否能够准确识别并应对恶意流量。

　　4.2.4 对比实验

　　对比传统防御方法与本文提出的漏洞修复与防御技术在实际环境中的表现。传统方法主要依赖基于签名的入侵检测系统。

　　4.3 测试结果分析

　　测试结果如表1所示。传统方法对于中间人攻击的防御效果较差，智能灯光的攻击前成功率为78.10%，修复后仅提高到94.58%。而本文研究方法能够通过生成对抗网络实时对抗恶意流量，成功率提升至98.92%；在伪装恶意节点识别和伪造数据注入拦截方面，本文方法在智能空调和智能烟雾探测器的测试中也展现出较强的防御能力；智能门锁在面临暴力破解与重放攻击时，其原始攻击成功率为84.20%，由漏洞修复模块干预后下降至93.15%，防御模块介入后进一步压制至97.83%；人体感应器在面对频率欺骗类干扰攻击中，攻击成功率由76.45%降低至91.06%并最终抑制至96.74%。因此，本文提出的智能家居物联网漏洞修复与防御技术在多种攻击场景下均表现出优异的修复和防御效果。

　　结语

　　智能家居物联网系统作为未来智能生活的基础，具备巨大的市场潜力，但也面临着前所未有的安全威胁。本文通过分析现有的漏洞修复与防御技术，提出了基于智能合约修复、设备行为识别及生成对抗网络等技术的新型防御框架。通过模拟实验验证，本文的研究方法在漏洞修复与防御效果上表现出显著优势，能够有效提升智能家居物联网的安全性。未来，随着技术的不断进步，智能家居系统将更加智能化和安全化，为用户提供更加可靠的生活体验。

　　参考文献：

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　　[6]张骞,倪林,吴波.基于IoT设备漏洞检测的安全防护技术研究[J].网络安全技术与应用,2023(5):24-26.

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　　[11]林江南,吴秋新,冯伟.面向物联网设备的安全集群证明及修复协议[J].计算机系统应用,2022,31(9):183-191.

　　作者简介：徐承鑫，硕士研究生，助教，TK_XCX@163.com，研究方向：物联网工程、无线传感器网络；徐西汉，硕士研究生，助教，研究方向：物联网、5G通信；李安琪，本科，助教，研究方向：大数据与会计；韩光昌，本科，助教，研究方向：电子信息工程。