[摘要] 智能电器信息安全是产品质量安全的重要组成部分，当前行业面临产品安全设计、测试、运营全生命周期挑战，传统的风险评估与检测方法高度依赖人工，不仅工作效率低、测试项覆盖不全，而且还存在工具孤岛的问题。本文将威胁分析与风险评估技术引入智能电器领域，结合AI智能体实现威胁建模全流程自动化，构建智能电器威胁建模与风险评估技术，整合安全功能验证、漏洞扫描、渗透测试、模糊测试四类技术，形成信息安全异构融合技术体系，可显著提升检测效率与准确率，降低企业安全成本，为智能电器全生命周期信息安全保障提供技术支撑。
[关键词] 智能体; 智能电器; 信息安全; 风险评估; 异构融合检测
周玲
工业和信息化部电子第五研究所信息安全工程师，研究方向为智能电器和智能网联汽车信息安全。
引言
随着智能家居产业快速发展，智能电器已广泛覆盖安防、照明、影音、环境控制、清洁、厨卫等多个领域，成为家庭生活与物联网生态的核心终端。智能电器具备联网通信、远程控制、数据采集、云端交互等功能，在提升便捷性的同时也引入了未授权访问、数据泄露、非法控制、固件篡改等信息安全风险[1]。此类风险直接关系到用户隐私、财产与人身安全，已成为产品质量安全不可忽视的关键环节。当前，智能电器信息安全领域缺乏标准化评估流程，且测试手段分散、人工依赖度高、漏洞响应迟缓，亟须系统化、自动化、高效率的风险评估与检测技术。本文围绕智能电器信息安全痛点，研究基于智能体的风险评估方法与异构融合检测技术，构建全流程自动化安全分析与检测技术体系，为智能电器信息安全设计、测试验证与合规管控提供解决方案。
1 智能电器信息安全现状
信息安全、质量安全、数据安全、网络安全在智能电器场景中相互关联、各有侧重。其中，信息安全侧重于保护有价值信息；质量安全聚焦产品本身安全属性；数据安全覆盖数据全生命周期保护；网络安全关注计算资源与环境边界安全。
智能电器信息安全与传统IT安全存在显著差异。传统IT安全更关注网络与数据保护，具备防火墙、堡垒机等成熟解决方案；智能电器更侧重物理与控制安全，属于非标准软硬结合场景，暂无统一高效的安全解决方案[2]。
智能电器信息安全挑战贯穿产品全生命周期。安全设计层面缺少系统性、标准化的风险评估流程，以及安全设计存在缺陷，会导致后期修复成本大幅提高；安全测试层面覆盖不全，易将简单安全问题遗留至产品运营阶段；安全运营层面供应链协作困难、漏洞响应缓慢，则长期存在安全隐患[3]。
当前，信息安全风险较高的智能电器主要包括十类产品，即智能安防产品、智能照明产品、智能影音产品、智能遮阳产品、智能环境控制产品、智能清洁产品、智能厨卫类产品、智能传感产品、智能中控类产品、智能插座开关产品。不同产品因功能与场景差异存在典型安全风险。
其中，智能安防产品包括智能摄像头、智能门锁、智能门铃等，主要风险为隐私泄露和财产安全；智能照明产品包括智能灯、智能灯带等，主要风险为非法控制；智能影音产品包括智能音箱、智能电视、智能机顶盒等，主要风险为隐私泄露、非法监听；智能遮阳产品包括智能窗帘、智能调光玻璃等，主要风险为非法控制；智能环境控制产品包括智能空调、智能新风、智能净化器、智能冰箱、除湿加湿设备、智能风扇等，主要风险为自适应失效及非预期功能；智能清洁产品包括智能扫地机器人、智能晾衣机、智能洗衣机、智能烘干机、智能吸尘器等，主要风险为隐私泄露、人身伤害；智能厨卫类产品包括智能热水器、智能烤箱、智能马桶、智能集成灶、智能洗碗机、智能净水器等，主要风险为超限工作、非法控制、人身伤害；智能传感产品包括温湿度计、烟雾传感器、人体传感器等，主要风险为非预期功能；智能中控类产品包括智能网关、智能中枢等，主要风险为隐私泄露、非法监听；智能插座开关产品包括智能插座、智能开关等，主要风险为隐私泄露、非法控制及非预期功能。
上述十大类智能电器普遍面临隐私泄露、非法控制、功能异常等人身与财产安全风险，是智能电器信息安全防护的重点对象[1][2]。
眼下，我国智能电器行业在信息安全分析与设计研发环节存在诸多突出问题，包括：行业普遍缺少专业安全人员、传统人工分析效率低下，以及威胁建模、风险评估等环节依赖专家经验、难以规模化应用等。除此之外，各类安全工具相互独立形成孤岛，无法实现全流程自动化分析；产品设计研发过程材料零散非结构化，缺少统一语义表达；人工智能（AI）模型难以直接利用，易出现理解偏差与关键信息遗漏[4]。其中，专业人才不足、工具孤岛、数据非结构化是制约智能电器信息安全技术规模化与自动化发展的主要瓶颈。
2 威胁建模与风险评估技术
本文借鉴汽车、航天等高安全性行业成熟经验，对单个智能电器及智能电器系统开展威胁分析与风险评估（TARA），关注风险发生的可能性与严重程度，为产品安全设计与测试验证提供数据支撑[5]。智能家居系统涉及资产包括家用电器、网关、通信信号、数据等。
TARA的常规流程由五个环节构成。一是资产及安全属性识别。定义系统边界与分析对象，明确功能范围与网络边界，识别用户数据、控制指令等核心资产，输出资产及安全属性文档；二是损害场景和影响评级。从安全性、财产性、操作性、隐私性四个维度评估安全事件对用户与企业的损害影响等级，输出损害场景及影响等级；三是威胁场景识别及分类。从外部攻击、内部设计缺陷等角度识别未授权访问、数据窃听、非法控制等威胁行为，输出威胁场景及威胁分类；四是攻击路径和可行性分析。采用自顶向下与自底向上方法识别攻击路径，评估攻击实现难易程度，输出攻击路径分析及可行性评估结果；五是风险评估与处置。基于损害影响等级与攻击可行性确定风险等级，针对不同等级风险提出处置决策，输出风险等级及风险处置方案。
为解决人工效率低、工具孤岛问题，本文采用AI智能体整合攻击树生成、威胁场景生成、损害场景生成、安全需求生成四大能力，实现安全分析全流程自动化。AI攻击树生成流程如图1所示。实现自动化分析的基础是构建统一结构化数据，将零散文档、架构图转化为基于统一建模语言的结构化数据，清晰表达部件、接口、信道、数据流及相互关系，支持AI模型直接推理计算，减少理解偏差与信息遗漏[6]。AI智能体攻击树生成技术原理为：(1) 模型训练。使用行业专家威胁分析与风险评估数据集、网络安全漏洞库完成模型训练；(2) 数据输入。导入系统架构、功能数据、攻击可行性模型配置；(3) 格式转换。将输入数据转化为统一建模语言表示，便于AI智能体理解；(4) 分解与组装。通过大模型将攻击目标分解为最小原子攻击步骤，沿攻击路径组装为攻击树；(5) 路径复用。结合检索增强生成技术在攻击路径库中匹配相似路径，确保分析一致性；(6) 创新评分。对全新攻击路径按攻击可行性模型完成评分；(7) 持续优化。基于分析数据与结果反馈微调模型，适配不同分析场景。
基于AI智能体可实现威胁分析与风险评估全链路自动化，具备自动化系统建模、自动创建功能并关联部件、自动识别网络安全属性并判定资产，以及针对资产安全属性与协议自动创建损害场景、根据损害场景自动分析威胁场景、根据威胁场景生成攻击步骤与控制措施等能力，将依赖人工的繁琐分析转化为数据驱动的智能闭环。
3 信息安全异构融合检测技术
信息安全测试是发现智能电器安全隐患的核心手段，传统测试方法单一、覆盖不足，本文构建异构融合检测体系，通过整合四类核心测试技术，实现全方位安全检测。
一是安全功能验证测试。该测试基于产品信息安全功能设计，覆盖安全性能测试、资源安全测试、响应安全测试、接口安全测试、控制流与数据流验证等，一般由企业安全开发团队执行或委托第三方机构完成。
二是漏洞扫描。它基于通用漏洞披露、国家信息安全漏洞库、国家信息安全漏洞共享平台等最新漏洞库，检测已知漏洞，覆盖静态代码漏洞扫描、固件漏洞扫描、第三方组件漏洞扫描、系统内核漏洞扫描、系统端口漏洞扫描、应用程序漏洞扫描，以及通信协议漏洞扫描等[7]。
三是渗透测试。该测试通过模拟真实黑客攻击手法，采用黑盒、灰盒、白盒方式对智能产品进行实战检验，以发现常规手段难以识别的安全隐患。其检测范围包括零部件硬件安全、系统固件安全、应用软件安全、整机数据安全、整机通信安全、云服务平台安全等，各维度包含多项具体检测指标[7]。
四是模糊测试。该测试是针对复杂逻辑鲁棒性分析的常用方法，通过向接口与协议注入随机数据发现未知漏洞，无检测误报，覆盖硬件接口模糊测试、以太网模糊测试、开放端口模糊测试，以及蓝牙模糊测试、无线局域网模糊测试等。
上述四类测试技术层层递进，异构融合检测可显著提升测试覆盖率，发现更多未知安全风险。本文构建异构融合测试体系，通过漏洞库与威胁情报库融合全球安全大数据，精准构建攻击画像，实现信誉跟踪；基于测试数据库实现资产与检测结果全程溯源；集成测试用例库，以及云端、管道、终端及数据安全工具，实现异构工具统一接入、分类管理与自动化执行，形成从情报预警到深度检测的安全闭环[8]。信息安全异构融合检测技术体系如图2所示。
信息安全异构融合检测技术整合安全功能验证、漏洞扫描、渗透测试、模糊测试技术，基于威胁分析与风险评估结果，关联终端、边缘、云端各层风险因素，形成完整安全视图。信息安全异构融合检测技术包含目标网络管理方法、态势分析方法以及有线和无线测试方法，支持多种通信协议与多类设备综合测试，适配多种应用场景。
异构融合检测技术采用大模型技术实现信息安全测试用例智能生成与自动化审核，同时基于数千个公开漏洞数据与多项相关标准训练模型自动生成测试用例，兼容多种通信协议，支持多类设备即时检测，可快速生成包含漏洞详情与整改建议的检测报告，审核准确率高。
该技术能够实现检测用例生成、检测结果分析等功能开发，适配多类智能产品，为多家企业提供检测服务。通过第三方机构检测验证，与传统人工加工具模式相比，该技术对工程师技术能力要求更低，但技术方案评估速度、信息安全检测速度、报告编写速度显著提升，且测试步骤标准化结果一致性好、测试准确率高、维护更新简便，可大幅降低企业检测成本，提升安全检测能力。
4 结论
智能电器信息安全是产品质量安全的重要内容。目前行业面临全生命周期安全挑战，传统风险评估与检测方法难以满足产业需求。本文将高安全性行业的威胁分析与风险评估方法引入智能电器领域，结合AI智能体实现威胁建模、攻击树生成，以及风险评估的全流程自动化，解决了人工效率低、数据非结构化、工具孤岛等问题。同时，构建信息安全异构融合检测体系，整合四类核心测试技术，实现高效、全面、标准化的安全检测。该研究成果可有效提升智能电器信息安全设计与测试水平，降低安全风险，保障用户权益，推动智能家居产业健康有序发展。
参考文献
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