智能家居作为智能家居的一种重要形式，已经逐渐走进人们的日常生活。 随着科技的不断发展，智能家居带来了很多便利，比如智能家电远程控制、智能音响语音控制、智能灯光调节等等。 但智能家居安全漏洞也日益受到关注。 本文将从几个方面介绍智能家居的安全漏洞。

01智能家居设备安全问题

智能家居设备的安全问题主要体现在以下几个方面：

过时的固件更新：智能家居设备通常需要固件更新来修复内部安全漏洞。 但是，一些供应商不提供及时的固件更新服务，或者在设备的生命周期内停止支持设备。 这使设备容易受到攻击，从而损害用户的隐私和安全。

弱密码：很多智能家居设备都内置了默认密码，这些默认密码通常很简单，很容易被黑客破解。 此外，一些用户还喜欢使用简单的密码，比如生日、电话号码等，也会大大降低设备的安全性。

未加密传输：智能家居设备通过互联网传输数据时，如果不使用加密传输协议，用户信息很容易被黑客窃取。

漏洞：智能家居设备往往使用开源软件作为平台智能化家居，这些软件存在一些潜在的漏洞。 如果开源软件不及时修补这些漏洞，黑客可能会利用这些漏洞进入设备，获取用户的隐私信息。

02智能家居网络安全问题

智能家居设备需要联网才能实现远程控制功能。 但是，这也为黑客的攻击提供了切入点。 智能家居网络安全问题主要体现在以下几个方面：

公共 Wi-Fi：许多用户更喜欢使用公共 Wi-Fi 来控制智能家居设备。 但是这种方式存在极高的安全隐患，因为公共Wi-Fi存在中间人攻击、欺骗等形式的攻击。

无线路由器：智能家居设备连接到路由器，路由器是智能家居设备与互联网之间的关键节点。 如果用户的路由器存在漏洞，或者密码被破解，黑客就可以通过这个入口进入智能家居设备。

伊莱克斯插座内网穿透：伊莱克斯插座内网穿透采用P2P协议。 虽然方便，但也存在被利用的风险。 万不得已时，尽量不要随意开启此功能。

03智能家居数据隐私问题

智能家居设备通常会收集和处理用户的个人数据，如用户的语音指令、观看习惯、出行轨迹等，这些数据往往包含用户的敏感信息，如果不加以保护，将对隐私构成威胁用户的。 具体来说，智能家居的数据隐私问题主要包括以下几个方面：

数据泄露：智能家居设备可能被黑客入侵以窃取用户数据。 此外，一些不负责任的厂商还可能将用户数据出售给第三方，导致数据泄露的风险。

不透明的数据收集：一些智能家居设备可能会收集太多对用户无用的数据。 如果用户无法知道数据是如何收集、存储和使用的，则会降低用户对设备的信任度。

非法收集信息：一些智能家居设备可能会在未经用户同意的情况下收集用户的敏感信息。 如果黑客破坏设备并获取此信息，则用户将面临极大的风险。

智能家居的安全问题十分严重智能化家居，如果不加以解决，将会给用户造成巨大的损失。 为了保护用户隐私和安全，厂商需要尽快修补设备漏洞并提供及时的固件更新服务； 用户还需注意密码安全，避免使用公共Wi-Fi连接智能家居设备。

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个案名称

互联网支付业务智能实时风险监控系统

案例介绍

随着各家银行收单交易规模的增加，以及社会上一些不法分子电信诈骗手段的升级，各家银行原有的事后配套风险管理系统已不能满足现有业务发展的需要。 遂宁农商行聚焦痛点，根据金融监管部门的合规要求，对产品进行定位，开发互联网支付业务风险实时监控系统。 系统可实现实时风险监控，实时识别和干预风险； 实时大数据计算，精准风控； 风控模型热部署，简单方便； 商户代币化和营销代币化、商户价值发现、商户品质优化等功能。

创新技术/模式应用

互联网支付业务智能实时风险监控系统主要分为三个核心部分：风控监控、风控规则、商户Token化。 风控监控采用分布式微服务架构，在金融业务前端搭建防火墙，对可疑的风险交易行为进行实时风险识别和干预（拦截、限流、黑名单等）。 从风险识别到执行干预时间以毫秒为单位，整个交易系统的稳定性没有受到影响。

风控规则分为事前规则、事中规则和事后规则。 提前规则基于大数据计算和模型算法，提前对客户进行分类，提前预测风险客户，提前阻断风险交易。 事件中的规则利用流式大数据生成，分析时间窗口内各金融业务的行为规律，实时分析风险分布行为。 采用实时流式大数据计算技术和复杂事件计算引擎，实时执行复杂风险模型计算，准确识别可疑交易，规避风险交易隐患。 事后规则是利用规则事件引擎为各个金融业务调度事件规则，处理事后风险交易，标记风险行为。

商户代币化和营销代币化是为了挖掘商户价值。 多维数据模型（如活跃度、资金留存率、资金波动率、商户收银健康率等）计算商户等级，根据计算结果标记商户，为产品营销投入提供数据支持。 营销投资。

项目效果评价

我行于2019年上线了互联网支付业务实时风险监控系统，该系统利用最新的大数据相关技术，对各类复杂的海量交易数据，实现了实时和离线相结合的异常交易行为分析。 通过该系统，建立商户交易和资金账户风险监控模型，动态监控账户交易行为特征、客户交易终端位置信息、账户资金流入流出等情况。对通过该方式实施的姓名系统等违法违规行为线索，提前拦截。 我行通过该系统解决了以下实际痛点：

1、解决异地二维码交易异常问题：通过风控围栏模型，分析二维码交易地址、交易金额等指标，对高频异常交易商户实施实时限制，推送交由客户经理进行回访审核。 截至2023年4月，该模型已触发500余次，金额超过100万元，有效控制异地商户异常交易，保障用户资金安全。

（图1）

2、解决二维码事件异常交易问题：通过套现模型检测，实时分析处理异常疑似套现交易。 主要手段包括在用户侧设置信用卡额度。 对于涉嫌套现的用户，系统将给予一定的智能限额宽限期。 该模式上线以来智能监控系统，共拦截疑似套现交易20万余笔，金额近15亿元，限制用户1万余人，节约手续费近300万元。

（图二）

3、解决商户交易规模匹配问题：通过大数据计算，实时计算商户交易金额和交易笔数，支持对交易商户进行多角度、多维度的风控。 例如，支持对相关商户和用户进行单笔交易限额、单日限额、单月限额、信用卡渠道限额、全渠道限额等，确保商户交易规模与商家实际情况相匹配。商家。

4、解决商户代币化营销问题：通过商户活跃率、资金留存率、收银员健康率、违规交易比例、商户波动性、收银员稳定性，制定相关考虑因素标准。 级别越高，商家的贡献越大，商家越多，客户经理分不清智能监控系统，回访也没有把握，没有重点。 通过代币化精准营销，2022年与上年相比，商户贷款日均增加约1.1亿元，增速约7%，商户存款日均增加约9000万元，增长率约为8%。

（图 3）

项目负责人

高峰 遂宁农村商业银行副行长

项目组成员

庄鹏、夏斌、刘宇、陆建臣

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