隨著互聯網金融的快速發展，物聯網應用服務在其中扮演著越來越重要的角色，但其網絡安全風險也日益凸顯。本文結合封莎的研究視角，探討互聯網金融中物聯網應用服務面臨的網絡安全風險及其防護策略。

一、互聯網金融與物聯網應用服務的融合

互聯網金融通過技術創新提升金融服務效率，而物聯網應用服務則通過傳感器、智能設備等連接物理世界與數字世界，實現數據的實時采集和傳輸。在金融領域，物聯網被廣泛應用于智能支付、供應鏈金融、保險理賠等場景，例如通過車載設備收集駕駛數據以優化車險定價，或利用智能貨架監控庫存以支持供應鏈融資。這種融合不僅提高了金融服務的精準性和便捷性，也帶來了新的網絡安全挑戰。

二、互聯網金融中物聯網應用服務的網絡安全風險

1. 數據泄露風險：物聯網設備常涉及大量敏感金融數據，如用戶身份信息、交易記錄等。由于設備安全防護不足，黑客可能通過漏洞入侵，導致數據被竊取或濫用。例如，智能POS機若未加密傳輸數據，易被中間人攻擊。

2. 設備安全漏洞：物聯網設備硬件和軟件設計可能存在缺陷，如弱口令、未及時更新固件等，使設備易受惡意軟件感染或遠程控制。在金融應用中，這可能導致服務中斷或欺詐行為。

3. 網絡攻擊擴散：物聯網設備通常以網絡形式連接，一旦某設備被攻破，攻擊可能迅速蔓延至整個金融系統，引發連鎖反應。例如，DDoS攻擊通過僵尸網絡癱瘓金融服務平臺。

4. 隱私侵犯問題：物聯網設備收集的個人行為數據若未妥善處理，可能被用于非法監控或營銷，違反金融隱私法規。

5. 供應鏈風險：物聯網設備涉及多個供應商，任何環節的安全薄弱點都可能成為攻擊入口，影響金融服務的整體安全。

三、防護策略與建議

針對上述風險，可采取以下防護措施：

1. 加強設備安全管理：推廣設備安全標準，強制使用強認證機制（如雙因素認證），并定期更新固件以修補漏洞。金融機構應建立設備準入機制，確保僅安全設備接入網絡。

2. 數據加密與訪問控制：對傳輸和存儲的金融數據實施端到端加密，并采用最小權限原則限制數據訪問。例如，使用TLS協議保護物聯網通信，并部署身份管理系統。

3. 網絡監控與入侵檢測：部署實時監控系統，利用AI技術檢測異常行為，及時響應潛在威脅。在互聯網金融平臺中，可結合大數據分析預測攻擊模式。

4. 隱私保護與合規性：遵循相關法規（如《網絡安全法》），實施數據匿名化處理，并明確用戶 consent 機制。定期進行安全審計，確保物聯網應用符合金融行業標準。

5. 供應鏈安全合作：與物聯網設備供應商建立安全協議，進行第三方風險評估，并推動行業共享威脅情報，構建協同防御體系。

6. 用戶教育與應急響應：加強對金融用戶的安全意識培訓，制定應急預案以快速恢復服務。例如，模擬攻擊演練可提升機構應對能力。

四、結語

物聯網應用服務為互聯網金融帶來創新機遇，但也加劇了網絡安全風險。通過多層次防護策略，結合技術、管理和法規手段，可以有效 mitigate 這些風險，保障金融系統的穩定與用戶信任。隨著5G和AI技術的發展，物聯網安全需持續演進，以應對新興威脅。金融機構應前瞻布局，構建彈性安全生態，推動互聯網金融的可持續發展。