隨著物聯網技術的飛速發展和廣泛應用，數以百億計的智能設備正以前所未有的深度融入社會生產與日常生活。在享受物聯網帶來的高效與便利的其終端層所暴露的安全風險也日益凸顯，成為制約產業健康發展和國家網絡安全的關鍵瓶頸。中國科學院信息工程研究所朱紅松研究員長期致力于物聯網安全研究，其團隊在物聯網終端安全風險分析與自動化防護技術領域取得了系列重要進展，為構建安全可信的物聯網服務體系提供了堅實的理論支撐與技術路徑。

物聯網終端面臨的主要安全風險

物聯網終端，作為物理世界與數字世界交互的“末梢神經”，因其固有的特性而面臨獨特且嚴峻的安全挑戰。朱紅松研究員指出，當前風險主要集中于以下幾個方面：

1. 硬件與固件層面的脆弱性：大量物聯網終端設備出于成本與功耗考慮，計算、存儲資源有限，安全設計先天不足。固件更新機制缺失或不可靠，導致已知漏洞長期無法修補，成為攻擊者穩定的入侵入口。硬件接口（如調試接口）暴露、芯片級安全機制缺失等問題也普遍存在。

1. 軟件與協議層面的安全缺陷：終端設備運行的輕量級操作系統及應用軟件往往未經充分安全測試，存在大量編碼漏洞。為適應低帶寬、高延遲環境而設計的輕量級通信協議（如MQTT、CoAP），其安全性設計可能不完善，容易遭受中間人攻擊、重放攻擊等。

1. 規模化與異構性帶來的管理難題：物聯網終端數量龐大、種類繁多、部署環境復雜且分散。傳統的基于邊界的防護策略和手動安全管理模式難以有效覆蓋，使得資產不清、狀態不明、策略難以統一部署和執行成為常態。

1. 數據采集與隱私泄露風險：終端設備持續采集環境、用戶甚至生物特征等敏感數據。數據傳輸、存儲、處理環節若保護不當，極易導致大規模隱私泄露，甚至危及人身與公共安全。

自動化防護技術：應對風險的關鍵利器

面對上述挑戰，依賴人工響應的傳統安全手段已力不從心。朱紅松研究員團隊強調，發展智能、自適應的自動化防護技術體系是必然趨勢。其核心思想是利用人工智能、軟件定義安全、動態可信計算等技術，實現安全能力的“內生”與“自進化”。關鍵技術方向包括：

1. 終端輕量級可信執行環境構建：在資源受限的終端上，通過軟硬件協同設計，構建隔離的可信執行環境（TEE），保障關鍵代碼與數據（如密鑰、認證信息）的機密性與完整性，從根源上提升終端自身抗攻擊能力。

1. 基于行為分析的異常檢測與自動化響應：利用機器學習模型，持續學習終端在正常狀態下的行為模式（如網絡流量、系統調用、資源消耗）。一旦檢測到偏離基線的異常行為，系統可自動觸發預定義響應策略，如隔離設備、阻斷惡意流量、觸發告警等，實現威脅的實時發現與處置。

1. 軟件定義的安全策略與自動化編排：通過集中控制器，以軟件定義的方式動態管理和下發安全策略（如訪問控制規則、入侵檢測規則）至海量異構終端。結合網絡態勢感知，能夠自動化地編排和調整全網安全策略，實現靈活、精準的防護。

1. 固件安全分析與自動化漏洞挖掘：針對物聯網固件，開發自動化分析平臺，利用符號執行、模糊測試等技術批量、高效地挖掘潛在漏洞，并自動生成檢測規則或補丁建議，極大提升漏洞發現與修復效率。

1. 隱私計算與數據安全自動化保障：在終端側或近終端側集成隱私計算技術（如安全多方計算、聯邦學習），使得數據在不出域或加密狀態下即可完成計算與分析任務，自動化實現“數據可用不可見”，從技術層面規避隱私泄露風險。

展望：構建服務于物聯網的安全技術生態

朱紅松研究員認為，物聯網終端安全并非單一技術問題，而是一個涉及芯片、設備、網絡、平臺、應用、管理的系統工程。未來的發展需要產學研用協同推進：

• 標準先行：加快制定物聯網終端安全國家標準與行業標準，為設備研發、測評、采購提供統一標尺。
• 技術融合：深化人工智能、區塊鏈、擬態防御等新技術與物聯網安全場景的融合創新。
• 生態共建：推動芯片廠商、設備制造商、安全企業、云服務商等形成合力，打造從“芯”到“云”的縱深防御體系。
• 實戰檢驗：通過建設國家級物聯網安全靶場、開展實戰化攻防演練，持續驗證和優化自動化防護技術的有效性。

在中國科學院信息工程研究所朱紅松研究員等專家的引領下，通過聚焦物聯網終端內生安全機理，大力發展智能化、自動化的主動防護技術，并構建完善的安全生態，我們必將能夠有效駕馭物聯網安全風險，確保物聯網技術在賦能千行百業、服務國計民生的道路上行穩致遠。