近日，“物聯網安全”頻頻登上安全圈的“熱搜榜”。無論是央視財經報道出數十萬只家用攝像頭遭破解還是美國加州立法委員會頒布的《加利福尼亞州的物聯網網絡安全法案》（SB 327）開始實施，都引起了紛紛議論。

萬物互聯的時代，“立法”誠然是解決物聯網安全的重要舉措，但“安全還需自身硬”，今天安恒信息安全專家為您帶來全面的物聯網安全解讀與相關解決方案，針對物聯網安全，“對癥下藥”。

在過去的2019年，圍繞危險的物聯網（IoT）設備引發了很多關注和爭議，折射出物聯網面臨多個方面的安全風險，主要集中在：

   物聯網普遍缺少數據加密和證書驗證機制，容易被外部非法監聽和竊取，一旦被黑客非法監控，會面臨隱私數據泄露的風險。

物聯網系統通常缺乏安全防護措施，存在多種層面的安全漏洞，一旦被濫用，可能會出現故障或失效的情況，攻擊者還可以控制設備。

物聯網終端類型多數量龐大，極易出現病毒傳播感染的情況，一旦內部網絡被病毒感染，可能會面臨大量終端被控制形成僵尸網絡，進而被利用對外部主機產生影響。

物聯網不具備嚴格的權限控制，用戶可輕易獲取更多控制權限，進而劫持更多終端設備，利用其作為監控工具或竊取隱私數據。

基于物聯網特點和面臨的安全風險，安恒信息推出了面向物聯網終端的自適應安全防護解決方案。

通過自適應安全防護技術，對海量物聯網終端進行異常感知、傳輸加密和安全管控，為終端自身建立健全的安全免疫防護體系。實現物聯網終端網絡攻擊、病毒入侵等威脅的自動防御，提高物聯網終端安全等級，實現物聯網智能防御與可信互聯。

數據安全加密

采用端到端的加密技術，全過程數據安全加密防護，提供數據從客戶端、傳輸、存儲和應用加密服務，采用高強度國密標準加密算法，確保數據的完整性和機密性。

終端安全加固

基于終端智能安全防護技術，可針對嵌入式攝像頭終端進行安全自防護，通過內核級系統網絡、進程和文件監控防護，完備的權限管理能力，對異常替換、非授權接入、未知登錄事件進行阻斷。

異常威脅感知

通過平臺+端的聯動監測防護技術，及時識別資產弱點、異常行為、木馬遠控、病毒感染等各種異常威脅數據。基于海量的云端威脅情報數據，提供深度挖掘和關聯分析黑客攻擊行為能力。針對海量的多維原始行為數據，建立機器學習算法模型，基于多維數據樣本訓練進行分類聚類，快速識別異常行為。

統一安全管控

通過對資產數據、流量數據、日志數據等統一監控，從端點安全、邊界安全、數據安全和管理安全多個層面實現整體的安全管控，結合區域網絡大規模資產橫向對比分析和態勢感知能力，構建可信的安全管控體系。