物联网终端安全风险与自动化防护技术——中国科学院信息工程研究所朱红松教授观点解读

随着物联网技术的飞速发展和广泛应用，数以百亿计的智能设备正以前所未有的深度融入社会生产与日常生活。在享受物联网带来的高效与便利的其终端层所暴露的安全风险也日益凸显，成为制约产业健康发展和国家网络安全的关键瓶颈。中国科学院信息工程研究所朱红松研究员长期致力于物联网安全研究，其团队在物联网终端安全风险分析与自动化防护技术领域取得了系列重要进展，为构建安全可信的物联网服务体系提供了坚实的理论支撑与技术路径。

物联网终端面临的主要安全风险

物联网终端，作为物理世界与数字世界交互的“末梢神经”，因其固有的特性而面临独特且严峻的安全挑战。朱红松研究员指出，当前风险主要集中于以下几个方面：

1. 硬件与固件层面的脆弱性：大量物联网终端设备出于成本与功耗考虑，计算、存储资源有限，安全设计先天不足。固件更新机制缺失或不可靠，导致已知漏洞长期无法修补，成为攻击者稳定的入侵入口。硬件接口（如调试接口）暴露、芯片级安全机制缺失等问题也普遍存在。

1. 软件与协议层面的安全缺陷：终端设备运行的轻量级操作系统及应用软件往往未经充分安全测试，存在大量编码漏洞。为适应低带宽、高延迟环境而设计的轻量级通信协议（如MQTT、CoAP），其安全性设计可能不完善，容易遭受中间人攻击、重放攻击等。

1. 规模化与异构性带来的管理难题：物联网终端数量庞大、种类繁多、部署环境复杂且分散。传统的基于边界的防护策略和手动安全管理模式难以有效覆盖，使得资产不清、状态不明、策略难以统一部署和执行成为常态。

1. 数据采集与隐私泄露风险：终端设备持续采集环境、用户甚至生物特征等敏感数据。数据传输、存储、处理环节若保护不当，极易导致大规模隐私泄露，甚至危及人身与公共安全。

自动化防护技术：应对风险的关键利器

面对上述挑战，依赖人工响应的传统安全手段已力不从心。朱红松研究员团队强调，发展智能、自适应的自动化防护技术体系是必然趋势。其核心思想是利用人工智能、软件定义安全、动态可信计算等技术，实现安全能力的“内生”与“自进化”。关键技术方向包括：

1. 终端轻量级可信执行环境构建：在资源受限的终端上，通过软硬件协同设计，构建隔离的可信执行环境（TEE），保障关键代码与数据（如密钥、认证信息）的机密性与完整性，从根源上提升终端自身抗攻击能力。

1. 基于行为分析的异常检测与自动化响应：利用机器学习模型，持续学习终端在正常状态下的行为模式（如网络流量、系统调用、资源消耗）。一旦检测到偏离基线的异常行为，系统可自动触发预定义响应策略，如隔离设备、阻断恶意流量、触发告警等，实现威胁的实时发现与处置。

1. 软件定义的安全策略与自动化编排：通过集中控制器，以软件定义的方式动态管理和下发安全策略（如访问控制规则、入侵检测规则）至海量异构终端。结合网络态势感知，能够自动化地编排和调整全网安全策略，实现灵活、精准的防护。

1. 固件安全分析与自动化漏洞挖掘：针对物联网固件，开发自动化分析平台，利用符号执行、模糊测试等技术批量、高效地挖掘潜在漏洞，并自动生成检测规则或补丁建议，极大提升漏洞发现与修复效率。

1. 隐私计算与数据安全自动化保障：在终端侧或近终端侧集成隐私计算技术（如安全多方计算、联邦学习），使得数据在不出域或加密状态下即可完成计算与分析任务，自动化实现“数据可用不可见”，从技术层面规避隐私泄露风险。

展望：构建服务于物联网的安全技术生态

朱红松研究员认为，物联网终端安全并非单一技术问题，而是一个涉及芯片、设备、网络、平台、应用、管理的系统工程。未来的发展需要产学研用协同推进：

• 标准先行：加快制定物联网终端安全国家标准与行业标准，为设备研发、测评、采购提供统一标尺。
• 技术融合：深化人工智能、区块链、拟态防御等新技术与物联网安全场景的融合创新。
• 生态共建：推动芯片厂商、设备制造商、安全企业、云服务商等形成合力，打造从“芯”到“云”的纵深防御体系。
• 实战检验：通过建设国家级物联网安全靶场、开展实战化攻防演练，持续验证和优化自动化防护技术的有效性。

在中国科学院信息工程研究所朱红松研究员等专家的引领下，通过聚焦物联网终端内生安全机理，大力发展智能化、自动化的主动防护技术，并构建完善的安全生态，我们必将能够有效驾驭物联网安全风险，确保物联网技术在赋能千行百业、服务国计民生的道路上行稳致远。