每種設(shè)備各自都有獨(dú)特的流量特征智能家居IoT設(shè)備的每次上線都會(huì)暴露出自身意圖。 　　普林斯頓大學(xué)的科學(xué)家們認(rèn)為，僅需對網(wǎng)絡(luò)流量略作分析，極不安全之物聯(lián)網(wǎng)便會(huì)吐出有關(guān)智能家庭的大堆敏感信息。 　　癥結(jié)在于：每種設(shè)備各自都有獨(dú)特的流量特征——恒溫器的表現(xiàn)與燈光控制器不同，車庫門開啟設(shè)備又是另一種表現(xiàn)，諸如此類。 　　科學(xué)家們對Sense睡眠監(jiān)測器、Nest Cam 室內(nèi)安全攝像頭、WeMo交換機(jī)和亞馬遜Echo進(jìn)行了測試，發(fā)現(xiàn)即便通信流量被加密，這些設(shè)備的流量指紋也是可識別的。 　　因?yàn)闀?huì)產(chǎn)生可識別的流量模式，每種被測試設(shè)備都在向外泄露信息：Sense揭露了用戶的睡眠模式;Nest Cam 向攻擊者透露出監(jiān)控時(shí)段或動(dòng)感觸發(fā)模式;WeMo揭示設(shè)備啟動(dòng)或關(guān)閉狀態(tài);Echo泄露對話時(shí)間。 　　攻擊者需要找到捕獲流量的途徑。普林斯頓大學(xué)研究人員假設(shè)攻擊者是從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)供應(yīng)商(ISP)處嗅探到流量，但這肯定不是唯一途徑。 　　只要能獲得流量，識別設(shè)備的方法千千萬。比如說，Sense和 Nest Cam 連接不同的服務(wù)IP地址和端口，而且即便某設(shè)備與多個(gè)服務(wù)交互，黑客通常只需識別出一種標(biāo)識設(shè)備狀態(tài)的流量即可。 　　盡管可以從一般流量中推斷出某些用戶活動(dòng)，例如機(jī)器會(huì)在全家都睡覺時(shí)進(jìn)入休眠狀態(tài)，但這種推斷基于很多假設(shè)。比如，用戶一上床就停止使用其他設(shè)備，全家每個(gè)人都同時(shí)上床睡覺且不共享其他設(shè)備，用戶不在睡眠時(shí)讓其他設(shè)備進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)密集任務(wù)或更新。 　　流量特別容易被標(biāo)繪特征的情況下，加密也無濟(jì)于事 　　Sense睡眠監(jiān)測器更具揭示功能，因?yàn)檫@是個(gè)單一用途的設(shè)備。研究人員測試的其他設(shè)備同樣如此。 　　在論文中，研究人員呼吁強(qiáng)化用戶隱私保護(hù)意識，并推出可供用戶管理隱私的工具。同時(shí)升級版的監(jiān)管似乎也是必要的。 　　研究人員的論文中并未要求制造商停止非必要的數(shù)據(jù)收集行為，但這一點(diǎn)似乎才是重中之重。