物联网设备的安全隐患主要体现在以下几个方面：
1. 弱口令与默认凭证
许多物联网设备出厂时使用默认用户名和密码（如admin/admin），用户未及时修改，导致攻击者可轻易通过暴力破解或字典攻击获取控制权。例如，Mirai僵尸网络利用弱口令感染数十万台设备发起DDoS攻击。
2. 固件漏洞与缺乏更新机制
设备厂商可能未定期发布安全补丁，或设备无法自动更新固件。例如，旧版摄像头固件中的缓冲区溢出漏洞（如CVE-2021-28372）可能被用来植入恶意代码。
3. 不安全的通信协议
部分设备使用未加密的HTTP、Telnet或弱加密的Wi-Fi（如WEP），导致数据在传输中被或篡改。2017年出现的ZigBee协议漏洞（如CVE-2017-3229）暴露了智能家居设备的控制指令风险。
4. 硬件接口暴露
调试接口（如UART、JTAG）、USB端口或未禁用物理接触攻击可能导致攻击者直接提取固件或注入恶意代码。例如，通过焊接探针读取闪存芯片数据可获取设备密钥。
5. 供应链攻击与恶意组件
第三方提供的软件库或硬件模组可能暗藏后门。2020年发现的“ShadowPad”事件表明，供应链漏洞可能影响数百万台设备。
6. 数据隐私泄露
设备收集的用户行为数据（如语音助手录音、位置信息）若存储或传输不当，可能违反GDPR等法规。2021年某智能音箱厂商因云端数据未脱敏被罚巨款。
7. DDoS僵尸网络参与
被入侵的物联网设备常被用作攻击跳板。根据Akamai报告，2022年物联网设备发起的DDoS攻击占比达56%，峰值流量超1 Tbps。
8. 协议设计缺陷
MQTT、CoAP等轻量级协议为节省资源牺牲安全性，缺乏完善的认证机制。例如，MQTT 3.1.1默认无加密，易受中间人攻击。
9. 边缘计算节点风险
边缘网关若未隔离，一旦被攻破可能波及整个网络。2019年某工业物联网案例中，攻击者通过边缘服务器横向渗透至核心系统。
10. AI模型污染
智能设备的机器学习模型可能被对抗样本欺骗。例如，特斯拉Autopilot曾被研究团队通过路标贴纸诱导错误识别。
防护建议：
实施强制密码策略与多因素认证
部署网络分段与微隔离技术
采用TLS 1.3、MACsec等加密通信
建立SBOM（软件物料清单）管理供应链风险
定期进行渗透测试与固件签名验证
物联网安全需遵循“安全左移”原则，从设计阶段嵌入零信任架构，并参考OWASP IoT Top 10框架进行防护。
