《電子技術應用》
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基于雙模態(tài)融合的ZigBee設備識別方法
網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)治理
李榮，賴怡聰，李樂言
中國電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗研究所
摘要： 智能家居為人們?nèi)粘Ｉ顜肀憷耐瑫r，也帶來了隱私安全風險，智能傳感器能夠不斷收集周圍環(huán)境的信息，并通過無線通信遠程傳輸數(shù)據(jù)。為了保護用戶的隱私安全，提出了一種基于雙模態(tài)融合的ZigBee設備識別方法。首先，通過空中接口被動捕獲智能家居設備ZigBee流量數(shù)據(jù)；然后，對設備流量進行分片處理，在文本模態(tài)下提取加密流量的時序、長度等特征信息，在圖像模態(tài)下提取流量圖像的高維特征；最后，融合加密流量的文本特征和圖像特征，構(gòu)建基于雙模態(tài)融合的設備類型識別模型。通過對5個廠家15個設備的實驗結(jié)果表明，即使設備的無線流量被加密保護，該方法在ZigBee設備識別準確率上達到99%左右，能夠有效地識別用戶身邊的智能傳感器，保護用戶的隱私安全。
中圖分類號：TN918;TP309文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.02.003
引用格式：李榮，賴怡聰，李樂言. 基于雙模態(tài)融合的ZigBee設備識別方法［J］.網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)治理，2025，44（2）：17-25.
A dual-modal fusion approach for ZigBee device identification
Li Rong, Lai Yicong, Li Leyan
China Electronic Product Reliability and Environmental Testing Research Institute
Abstract： Smart homes bring convenience to daily life but also introduce privacy and security risks. Smart sensors continuously collect information about their surroundings and transmit data remotely via wireless communication. To protect user privacy, this paper proposes a ZigBee device identification method based on dual-mode fusion. Firstly, ZigBee traffic data from smart home devices is passively captured through the air interface. Then, the device traffic is fragmented: in the text modality, features such as timing and length of encrypted traffic are extracted, while in the image modality, high-dimensional features of traffic images are obtained. Finally, the textual and image features of the encrypted traffic are fused to construct a device type recognition model based on bimodal fusion. Experimental results involving 15 devices from 5 manufacturers show that, even with encrypted wireless traffic, this method achieves an identification accuracy of approximately 99% for ZigBee devices, which can effectively identify nearby smart sensors and protect user privacy.
Key words : privacy security; ZigBee; deep learning; smart home

引言

據(jù)億歐發(fā)布的2024智能家居研究報告顯示［1］，2023年中國智能家居市場規(guī)模達到7558.1億元，預計2025年市場規(guī)模達到10170.2億元，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等技術的融入，推動智能家居產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展。為了實現(xiàn)智能家居自動化，許多智能設備都配備了嵌入式傳感器，能夠持續(xù)地收集周圍的環(huán)境數(shù)據(jù)，并根據(jù)用戶設置執(zhí)行相應的策略，實現(xiàn)設備之間的智能聯(lián)動。同時，智能家居設備可以通過無線網(wǎng)絡與云端服務器通信，用戶通過APP可遠程查看設備的狀態(tài)信息。常見的短距離無線通信協(xié)議有Wi-Fi、BLE和ZigBee協(xié)議。ZigBee協(xié)議作為低成本、低功耗的無線通信協(xié)議，被廣泛地應用于小型智能傳感器中。

大量智能傳感器設備的使用，在方便人們生活的同時，也帶來信息安全風險。智能傳感器設備持續(xù)收集、傳輸、處理環(huán)境中的用戶行為信息。一旦入侵者在房間附近部署小型傳感器，即可遠程收集用戶的個人隱私數(shù)據(jù)。例如，入侵者可以在用戶周圍部署門磁傳感器，通過其狀態(tài)的變化來分析用戶的出行規(guī)律，或者在房間附近部署人體傳感器，通過人體傳感器的狀態(tài)分析來推斷家中是否有人，嚴重侵犯了用戶的個人隱私安全。

為保護用戶隱私安全，可以通過分析設備的無線流量識別周圍存在的智能傳感器，消除潛在的安全威脅?，F(xiàn)有研究大多基于從家用無線路由器獲取設備流量，在互聯(lián)網(wǎng)上捕獲設備間或者設備與云服務間的IP流量來識別智能家居內(nèi)的設備信息，對用戶而言這種場景有一定局限性，用戶可能無法接入攻擊者所部署的無線網(wǎng)絡中。同時，智能網(wǎng)關在接收智能設備流量后會進一步處理流量數(shù)據(jù)，在無線路由器中收集到的設備流量數(shù)據(jù)可能會丟失一些重要的設備數(shù)據(jù)特征。此外，現(xiàn)有的ZigBee設備識別研究依賴設備流量的應用層和鏈路層特征，由于不同廠商在同類產(chǎn)品上的運行邏輯類似，在多設備分類場景下的性能不足。

為此，本文提出了一種基于雙模態(tài)融合的ZigBee設備識別方法。首先，設計了一種新的智能家居隱私安全防護場景，針對ZigBee協(xié)議的智能傳感器，通過無線嗅探收集環(huán)境周圍的ZigBee流量數(shù)據(jù)。然后，通過分析智能設備獨特的運行模式，從完整ZigBee網(wǎng)絡流量中提取單個設備的流量，并利用數(shù)據(jù)的時序關系對流量進行切分。最后，分別在文本模態(tài)和圖像模態(tài)下提取流量的多維特征，融合雙模態(tài)構(gòu)建ZigBee設備識別模型。實驗表明，即使ZigBee流量進行了加密，識別模型也能有效地區(qū)分出多個廠家的不同智能家居設備，設備識別的準確率達到99%左右。


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作者信息：

李榮，賴怡聰，李樂言

（中國電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗研究所，廣東廣州510610）


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