《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識(shí)別方法
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理
李榮,，賴怡聰,，李樂(lè)言
中國(guó)電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗(yàn)研究所
摘要： 智能家居為人們?nèi)粘Ｉ顜?lái)便利的同時(shí)，也帶來(lái)了隱私安全風(fēng)險(xiǎn),，智能傳感器能夠不斷收集周圍環(huán)境的信息,，并通過(guò)無(wú)線通信遠(yuǎn)程傳輸數(shù)據(jù)。為了保護(hù)用戶的隱私安全,，提出了一種基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識(shí)別方法,。首先，通過(guò)空中接口被動(dòng)捕獲智能家居設(shè)備ZigBee流量數(shù)據(jù),；然后,，對(duì)設(shè)備流量進(jìn)行分片處理，在文本模態(tài)下提取加密流量的時(shí)序,、長(zhǎng)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(shè)備類型識(shí)別模型。通過(guò)對(duì)5個(gè)廠家15個(gè)設(shè)備的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，即使設(shè)備的無(wú)線流量被加密保護(hù),，該方法在ZigBee設(shè)備識(shí)別準(zhǔn)確率上達(dá)到99%左右，能夠有效地識(shí)別用戶身邊的智能傳感器，保護(hù)用戶的隱私安全,。
中圖分類號(hào)：TN918;TP309文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.02.003
引用格式：李榮,，賴怡聰，李樂(lè)言. 基于雙模態(tài)融合的ZigBee設(shè)備識(shí)別方法［J］.網(wǎng)絡(luò)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(bào)告顯示［1］，2023年中國(guó)智能家居市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到7558.1億元,，預(yù)計(jì)2025年市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到10170.2億元,，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算,、人工智能等技術(shù)的融入,，推動(dòng)智能家居產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展。為了實(shí)現(xiàn)智能家居自動(dòng)化,，許多智能設(shè)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(shè)置執(zhí)行相應(yīng)的策略,，實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的智能聯(lián)動(dòng),。同時(shí)，智能家居設(shè)備可以通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與云端服務(wù)器通信,，用戶通過(guò)APP可遠(yuǎn)程查看設(shè)備的狀態(tài)信息,。常見(jiàn)的短距離無(wú)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(wú)線通信協(xié)議，被廣泛地應(yīng)用于小型智能傳感器中,。

大量智能傳感器設(shè)備的使用,，在方便人們生活的同時(shí)，也帶來(lái)信息安全風(fēng)險(xiǎn),。智能傳感器設(shè)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(yuǎn)程收集用戶的個(gè)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(guò)其狀態(tài)的變化來(lái)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(guò)人體傳感器的狀態(tài)分析來(lái)推斷家中是否有人，嚴(yán)重侵犯了用戶的個(gè)人隱私安全。

為保護(hù)用戶隱私安全,，可以通過(guò)分析設(shè)備的無(wú)線流量識(shí)別周圍存在的智能傳感器,，消除潛在的安全威脅。現(xiàn)有研究大多基于從家用無(wú)線路由器獲取設(shè)備流量,，在互聯(lián)網(wǎng)上捕獲設(shè)備間或者設(shè)備與云服務(wù)間的IP流量來(lái)識(shí)別智能家居內(nèi)的設(shè)備信息,，對(duì)用戶而言這種場(chǎng)景有一定局限性，用戶可能無(wú)法接入攻擊者所部署的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中,。同時(shí),，智能網(wǎng)關(guān)在接收智能設(shè)備流量后會(huì)進(jìn)一步處理流量數(shù)據(jù)，在無(wú)線路由器中收集到的設(shè)備流量數(shù)據(jù)可能會(huì)丟失一些重要的設(shè)備數(shù)據(jù)特征,。此外,，現(xiàn)有的ZigBee設(shè)備識(shí)別研究依賴設(shè)備流量的應(yīng)用層和鏈路層特征，由于不同廠商在同類產(chǎn)品上的運(yùn)行邏輯類似,，在多設(shè)備分類場(chǎng)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(shè)備識(shí)別方法,。首先,，設(shè)計(jì)了一種新的智能家居隱私安全防護(hù)場(chǎng)景，針對(duì)ZigBee協(xié)議的智能傳感器,，通過(guò)無(wú)線嗅探收集環(huán)境周圍的ZigBee流量數(shù)據(jù),。然后，通過(guò)分析智能設(shè)備獨(dú)特的運(yùn)行模式,，從完整ZigBee網(wǎng)絡(luò)流量中提取單個(gè)設(shè)備的流量,，并利用數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系對(duì)流量進(jìn)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(shè)備識(shí)別模型。實(shí)驗(yàn)表明,，即使ZigBee流量進(jìn)行了加密,，識(shí)別模型也能有效地區(qū)分出多個(gè)廠家的不同智能家居設(shè)備，設(shè)備識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到99%左右,。


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作者信息：

李榮,，賴怡聰，李樂(lè)言

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


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