華為中央研究院謝爾德實驗室李鐵巖與王貴林兩位安全專家近日在西安舉辦的第11屆ASIACCS大會上分享了物聯網安全的研究展望，重點剖析了智能家居與車聯網應用場景所需的基于學習的新型安全機制，以解決目前物聯網安全中的權限控制粒度過粗和識別惡意攻擊行為遲緩等關鍵問題，從而更好地保護未來開放式萬物互聯的安全。

目前眾多企業發布了物聯網平臺與產品，積極搶占市場和建設生態鏈。但物聯網產品類型眾多，業界缺乏統一規范，時而發生用戶隱私泄露、汽車黑客攻擊等事件。為了更好保護人們的信息與人身安全，傳統安全防御的原理與方法等機制需要革新。

為此，謝爾德實驗室在ASIACCS2016大會上，特別提出了基于學習的物聯網安全機制，使得系統在掌握已知攻擊的基礎上能夠自動學習、識別和抵御新的攻擊，從而更好地應對智能家居、車聯網兩大典型場景中存在的安全和隱私威脅。

李鐵巖表示：“車聯網安全架構注重車載設備、車機系統及內外網絡安全，需要通過隔離、管控、混淆等綜合安全機制來保證車機數據的安全，在此基礎上若進一步采用基于學習的分析方法，將能夠更快速識別出黑客的惡意攻擊行為。”

王貴林指出：“智能家居安全架構要端到端的對應用、網絡、設備進行更細顆粒額度的權限控制，使得惡意應用不能輕易發動針對物聯網設備的功能擴展攻擊。口令秘鑰交換、輕量級的基于身份密碼系統、區塊鏈（比特幣安全原理）等關鍵創新技術可以實現用戶和設備的細粒度認證、授權和信任建立，進而更便捷地保護物聯網的安全。”

華為安全專家還與參會的教授、學者們進行數據保護、終端安全等方面的深入探討，一致認為學術界、工業界和政府需要共同努力來研究和制定更加安全、易用的國際物聯網安全標準和規范，加快新的安全機制在智能家居與車聯網的應用。