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1、 消费消费类类可穿戴智能设备可穿戴智能设备 数据安全数据安全标准化标准化白皮书白皮书 （20242024 版）版）全国全国网络网络安全标准化技术委员会安全标准化技术委员会 数据安全标准工作组数据安全标准工作组 20202424 年年 6 6 月月 I 顾问指导组（拼音序）郭晓雷 李 斌 李建彬 李新友 林志强 孟亚平 上官晓丽 宿忠民 王建民 魏 昊 魏 薇 于生多 张 滨 张建军 赵 莹 全国网络安全标准化技术委员会数据安全标准工作组 组 长：王建民 副组长：陈兴蜀、林志强、魏薇、胡光俊 秘 书：金 涛 II 编写单位 清华大学 中国质量认证中心有限公司 小米科技有限责任公司 华为技术有限公
2、司 广东小天才科技有限公司 国家电子计算机质量检验检测中心 中国信息安全测评中心 国家信息技术安全研究中心 编写人员 金 涛 李寅啸 张 平 黄贵玲 唐培丽 张成亮 周裕亮 潘 洁 杨晓洁 高 松 杨 韬 III 前言前言 随着物联网、人工智能、大数据等新一代信息技术的快速发展，以及电子器件小型化、集成化、低功耗化的不断演进，消费类可穿戴智能设备迎来了前所未有的发展机遇。从早期的简单计步器，到如今集健康监测、运动追踪、信息提醒、移动支付等多功能于一体的智能手表，再到智能衣物、AR/VR 眼镜等创新形态层出不穷，消费类可穿戴智能设备正以更加贴身、便捷、智能的特性重塑人们的日常生活。消费类可穿戴智
3、能设备之所以备受瞩目，核心在于其独特的人机交互模式和海量的用户行为数据。一方面，消费类可穿戴智能设备与人体的紧密贴合提供了更加自然、沉浸的交互体验；另一方面，设备全天候、连续性地感知记录着用户的生理状态、行为轨迹等，积累了前所未有的人体数据资源。这些独特优势不仅为个性化健康管理、智慧医疗等应用带来了变革性机遇，也为运动健身、智能家居、游戏娱乐等领域提供了全新的发展可能。然而，伴随着消费类可穿戴智能设备的普及应用，其数据安全与隐私保护问题日益凸显。由于贴身佩戴的特性，消费类可穿戴智能设备所采集的数据往往高度敏感且与个人身份密切相关。一旦这些数据在采集、传输、存储、使用等环节出现泄露或滥用，不仅可
4、能危及用户的信息安全和隐私权益，也将损害相关企业的商业利益和公众信任，进而影响整个产业的健康可持续发展。为此，本白皮书旨在系统梳理消费类可穿戴智能设备的发展现状、数据安全风险与挑战，分析消费类可穿戴智能设备数据安全标准化现状，并提出应对建议。具体内容如下：第 1 章介绍了可穿戴智能设备的发展历程，总结了消费类可穿戴智能设备的产业链、市场与应用情况，以及本白皮书的目的和意义。第 2 章分析了不同类型的消费类可穿戴智能设备及其应用，阐述了消费类可穿戴智能设备数据的来源、特征与格式，总结了数据处理架构，以及数据处理活动。第 3 章分析了消费类可穿戴智能设备数据安全对个人、产业和社会的重要意义，梳理了
5、数据安全的责任主体，从数据处理活动出发总结了数据安全风险，分析了目前数据安全面临的挑战，从数据安全管理、数据处理安全两个维度构建了安全框架。第 4 章梳理了国内外与消费类可穿戴智能设备数据安全相关的法规政策和标准化现状，分析了标准适用情况，并简要介绍了监管情况。第 5章提出了消费类可穿戴智能设备数据安全标准化工作建议。第 6章对白皮书进行了总结。最后，本白皮书还通过附录，进一步补充了消费类可穿戴智能设备基本架构、数据安全实践案例、典型数据安全标准化需求。希望本白皮书能够为消费类可穿戴智能设备产业的健康发展提供参考，为用户的数据安全和隐私保护提供指引，推动消费类可穿戴智能设备在各领域的创新应用。
6、IV 致谢致谢 2023 年秋季学期，清华大学数智安全与标准化课程大作业设置了“智能可穿戴设备数智安全”的主题，来自清华大学材料学院、电机系、法学院、工物系、工业工程系、公管学院、国际研究生院、化工系、化学系、环境学院、建筑学院、金融学院、经管学院、精仪系、能动系、人文学院、软件学院、社科学院、生命学院、数学系、水利系、土木系、卫健学院、新闻学院、药学院、医学院、自动化系等 27 个院系的熊子熠、李云婷、肖志轩、楼上、王琳、殷志健、孙若曦、崔潘荣、桑田、姜兴攀、杨朝、孙沛瑜、蔡丹丹、刘景雄、张永渝、胡森昶、马海涛、刘宇、杨帆、陈德莉、刘文清、杨斯捷、赵宜滋、张啸威、赵子健、左欣然、别泉泉、苏杨
7、、邓子玉、张震威、廖妍雯、史雅雯、张慧楠、马悦、冯楚乔、赵宇鹏、张浩文、谭云骧、孙正杰、刘家琛、王玮琪、何琦璟、夏俊豪、杨楷、夏静怡、闫霄玥、朱瑞依、李王子博、崔鹏、邱冬、戴天英、魏宇龙、谢恺、郭鸿儒、邱明皓、吴俊杰、金梦开、陈程、赵康馨、王惠安、宋明烜、杨健辉、钱宇梁、王孟哲、陈熙光、高小涵、袁亦朗、李诗宜、古一扬、李沛铭、郑涂可、林浩、闫均恒、张芮菡、杨紫瑞、张睿涵、董可、袁宗豪、康良钰、杜鑫、贾砚慧、朱庆元、王志豪等 83 名研究生（博士生和硕士生）分为 12 组，主题分别为：智能手环位置监测安全要求、用于医疗康复的脑机接口外骨骼设备数据安全要求、AR眼镜数据安全标准、可穿戴设备智能心电
8、监测数据安全指南、智能手环/手表运动监测数据安全要求、人工智能可穿戴视觉辅助设备数据安全要求、导盲耳机数智安全认证标准、智能手环交互场景数智安全标准设计、AR眼镜场景识别数据安全要求、智能手环手势识别数据安全要求、医疗可穿戴设备数智安全、智能手环适老化应急处理数据安全，进行了探索研究，奠定了本白皮书的基础，在此表示感谢！在学生大作业过程中，清华大学叶晓俊教授、中国电子科技集团首席专家张建军、中国质量认证中心张平、中国信息安全测评中心高松、蚂蚁集团白晓媛、北京大学谢安明等进行了指导，在此表示感谢！中国质量认证中心、国家计算机网络应急技术处理协调中心、华为、腾讯、小米在课堂内外与学生围绕相关主题进
9、行了充分交流研讨，在此表示感谢！V 目录目录 前言 .III 致谢.IV 第 1章 引言.1 1.1 可穿戴智能设备发展历程.1 1.2 消费类可穿戴智能设备概览.2 1.2.1 产业链情况.2 1.2.2 市场规模.3 1.2.3 应用领域.3 1.3 白皮书目的和意义.3 第 2章 消费类可穿戴智能设备数据概述.5 2.1 设备类型及数据应用.5 2.1.1 日常活动与健康监测.5 2.1.2 运动训练与健康辅助.6 2.1.3 人机交互与现实拓展.7 2.2 数据来源、格式与特征.8 2.2.1 数据来源.8 2.2.2 数据格式.10 2.2.3 数据特征.12 2.3 数据处理架构.
10、14 2.3.1 端侧数据处理.14 2.3.2 边层数据处理.15 2.3.3 云端数据处理.15 2.4 数据处理活动.16 2.4.1 数据收集.16 2.4.2 数据存储.16 2.4.3 数据传输.17 2.4.4 数据使用.17 2.4.5 数据提供.17 2.4.6 数据删除.18 第 3章 消费类可穿戴智能设备数据安全.19 3.1 消费类可穿戴智能设备数据安全重要意义.19 3.1.1 个人维度.19 3.1.2 产业维度.19 3.1.3 社会维度.20 3.2 消费类可穿戴智能设备数据安全责任主体.21 3.2.1 厂商.21 3.2.2 用户.22 3.2.3 监管机构
11、.22 3.2.4 测评机构.24 3.3 消费类可穿戴智能设备数据处理安全风险.24 VI 3.3.1 数据收集环节的风险.25 3.3.2 数据存储环节的风险.26 3.3.3 数据传输环节的风险.26 3.3.4 数据使用环节的风险.26 3.3.5 数据提供环节的风险.27 3.3.6 数据删除环节的风险.27 3.4 消费类可穿戴智能设备数据安全挑战分析.28 3.4.1 数据种类多样性与高敏感性.28 3.4.2 设备和数据的广泛分布.29 3.4.3 实时性与低延迟要求.29 3.4.4 资源受限的设备环境.30 3.4.5 多层次数据传输链路.31 3.4.6 跨平台互操作性.
12、31 3.4.7 把控困难的数据采集.32 3.4.8 保护乏力的数据存储.32 3.4.9 数据开发使用矛盾.33 3.5 消费类可穿戴智能设备数据安全保护框架.34 3.5.1 数据安全管理.35 3.5.2 数据处理安全.35 第 4章 消费类可穿戴智能设备数据安全法规与标准.40 4.1 国外和国际法规、标准情况.40 4.1.1 欧盟法规、标准情况.40 4.1.2 美国法规、标准情况.41 4.1.3 国际标准情况.42 4.2 我国法规情况.43 4.3 我国标准情况.45 4.3.1 端边云安全相关标准.45 4.3.2 供应链安全相关标准.49 4.3.3 个人信息安全与数据
13、安全相关标准.50 4.4 我国监管情况.55 第 5章 消费类可穿戴智能设备数据安全标准化建议.56 5.1 针对设备可穿戴特点的数据安全.56 5.2 生物特征细化与扩展的数据安全.56 5.3 面向设备全生态体系的数据安全.56 5.4 数据收集与使用中用户权益保障.56 5.5 跨平台互操作性的数据同步安全.57 5.6 可穿戴智能设备数据安全测评.57 5.7 可穿戴智能设备数据安全认证.57 第 6章 结语.58 附录 A 消费类可穿戴智能设备基本架构.59 A.1 消费类可穿戴智能设备硬件架构.59 A.1.1 处理器模块.59 A.1.2 传感器模块.59 A.1.3 人机交互
14、模块.59 VII A.1.4 电池模块.60 A.1.5 通信模块.60 A.2 消费类可穿戴智能设备软件架构.61 A.2.1 操作系统.61 A.2.2 数据采集模块.61 A.2.3 本地应用模块.61 附录 B 数据安全保护实践案例.62 B.1 华为.62 B.2 小米.62 B.3 小天才.62 B.4 Apple.63 B.5 Samsung.63 B.6 Imagine Marketing.64 附录 C 典型数据安全标准化需求.65 C.1 生理数据安全标准化需求.65 C.1.1 数据特点.65 C.1.2 安全风险和需求.65 C.1.3 数据安全标准化建议.65 C.
15、2 运动数据安全标准化需求.65 C.2.1 数据特点.65 C.2.2 安全风险和需求.65 C.2.3 数据安全标准化建议.66 C.3 环境数据安全标准化需求.66 C.3.1 数据特点.66 C.3.2 安全风险和需求.66 C.3.3 数据安全标准化建议.66 C.4 交互数据安全标准化需求.67 C.4.1 数据特点.67 C.4.2 安全风险和需求.67 C.4.3 数据安全标准化建议.67 C.5 其他来源数据安全标准化需求.67 C.5.1 数据特点.67 C.5.2 安全风险和需求.68 C.5.3 数据安全标准化建议.68 参考文献.69 1 第第 1 章章 引言引言 1
16、.1 可穿戴智能设备发展历程 可穿戴智能设备是指通过穿戴式技术设计并开发，能够直接穿戴在人体上，具备智能功能的电子设备。这些设备通常集成了各种传感器、微处理器、无线通信模块和电池，能够实时监测用户的生理参数、环境数据等，并通过无线网络与其他设备或云端进行数据交互与处理。可穿戴智能设备的发展历程可以追溯到 20 世纪末，最初的设备主要集中在健康监测和运动跟踪功能，如简单的心率监测器和计步器，为用户提供基本的健康数据和运动量统计。进入 21 世纪，随着智能手机的普及和无线通信技术的发展，可穿戴设备开始向智能化方向发展，第一代智能手表和智能手环应运而生，它们不仅能够监测心率、步数，还能与手机连接，实
17、现消息提醒和简单的控制功能。随着微处理器、传感器技术和电池等多个领域的技术突破，可穿戴智能设备的功能越来越强大，扩展到更广泛的应用领域。传感器技术的进步使设备能更精确地收集数据，推动了心率传感器、卫星定位、陀螺仪等多种类型传感器的集成。低功耗计算技术则使得设备能在不频繁充电的情况下持续运行，极大地提高了用户体验。蓝牙和 Wi-Fi 等通信技术的普及，让设备能更方便地与其他设备进行连接和数据同步。进入 2010 年代，具有高级计算能力、通讯技术和生物传感器的复杂系统开始普及。这些设备不仅能够进行高级健康监测，如血氧水平和心电图检测，还能提供智能通知、导航等功能，并与智能手机和云服务进行深度集成。
18、健康监测、运动追踪、日常提醒等应用场景的扩展，表明了市场对可穿戴智能设备的大量需求。近年来，人工智能和物联网技术的融合进一步推动了可穿戴设备的发展。智能手表不仅能监测健康数据，还能通过 AI 算法分析用户的健康状况，提供个性化的健康建议和预警功能。同时，随着5G技术的应用，设备间的连接更加稳定和高速，实现了更复杂的数据交互和实时反馈。这一领域的快速发展也推动了新一代产品的创新，如智能衣物、AR/VR 眼镜等，使得个人设备更加个性化、功能化和智能化。可穿戴智能设备的迅速发展不仅改变了人们的生活方式，还推动了相关技术的创新与应用。在医疗领域，可穿戴设备可以实时监测患者的健康数据，提供及时的诊断和治
19、疗建议。在专业运动领域，设备可以帮助运动员优化训练方案，提升运动表现。未来，随着人工智能和大数据技术的进一步融合，可穿戴设备将具备更强的智能化和个性化功能，为用户提供更加便捷和高效的服务。近年来，国家高度重视发展可穿戴智能设备产业，制定了一系列政策措施推动其研发和应用。2016 年 6 月，国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见提出要加快健康医疗大数据的应用发展，规范数据采集、存储、共享和使用，确保数据安全。鼓励发展可穿戴设备，提升健康监测和管理水平，推动健康医疗大数据产业的发展。2016 年 10 月，“健康中国 2030”规划纲要提出积极促进健康与互联网融合，探索推进可
20、穿戴设备、智能健康电子产品等发展。2018年 4月，国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见提出要促进互联网与医疗健康服务的深度融合，推动远程医疗、智慧医院、互联网健康咨询等新兴服务的发展。鼓励可穿戴设备的研发和应用，以提高健康监测和管理的智能化水平。2018 年 7 月，扩大和升级信息消费三年行动计划 2 （2018-2020 年）提出发展便携式健康监测设备等智能健康养老产品，推进智能可穿戴设备研发及产业化。2018 年 11 月，工业和信息化部关于工业通信业标准化工作服务于“一带一路”建设的实施意见提出加快智能可穿戴设备等智能硬件标准的国际化进程。2021年 3 月，“双千兆”网
21、络协同发展行动计划（2021-2023 年）提出鼓励终端设备企业加快研发可穿戴设备等多种形态的 5G 终端。2021 年 3 月，“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要明确提出要大力发展新一代信息技术，包括可穿戴智能设备，推动其在医疗健康、智能制造、智慧城市等领域的广泛应用。2021 年 7 月，5G 应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）提出发展基于 5G技术的新型穿戴设备等，丰富 5G应用载体。2021年 9月，物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021-2023 年）提出研发具备医疗性能、诊断级性能的智能可穿戴设备，推动临床应用。2022 年 2 月，“十四五”国家老龄事业发
22、展和养老服务体系规划提出研发穿戴式动态心电监测设备等，发展便携式健康监测设备等。1.2 消费类可穿戴智能设备概览 消费类可穿戴智能设备是指为普通消费者设计并开发的，能够直接穿戴在人体上，具备智能功能的电子设备。常见的消费类可穿戴智能设备包括智能手表、智能手环、智能眼镜和智能衣物等。与工业类和医疗类可穿戴智能设备相比，消费类可穿戴智能设备注重用户的日常生活体验。它们的外观设计多样，能够满足不同用户的审美需求和个性化表达。操作简单，易于与智能手机等其他设备配对使用，且价格相对亲民，已经广泛普及并被大众接受。医疗类可穿戴设备主要用于专业医疗监测，具有高精度和严格的医疗标准，如连续血糖监测设备和 Ho
23、lter 心电监测器；工业类可穿戴设备则应用于工业生产环境，注重耐用性和特定环境适应性，如智能安全帽和工业用 AR 眼镜。这些设备通常要求更高的安全标准和更专业的功能，而消费类可穿戴智能设备则在功能多样性和用户体验方面有更高的要求。随着人工智能、存算一体、脑机接口等前沿技术的不断发展创新，以及“元宇宙”概念的持续推动，消费类可穿戴智能设备的产业链日趋成熟，市场规模不断扩大，应用领域也变得越来越广泛和多样化。这些设备不仅能够监测心率、步数、睡眠模式等健康数据，还能提供运动追踪、信息提醒、移动支付等一体化的解决方案。其紧密贴合人体的设计提供了自然、沉浸的交互体验，并且能够全天候、连续性地记录用户的
24、行为和环境数据，从而积累大量用户行为数据，为个性化服务和精准健康管理提供了基础。1.2.1 产业链情况 从产业链来看，消费类可穿戴智能设备涉及多个环节。产业链上游主要包括芯片、传感器、电池、显示屏、操作系统等软硬件（见附录 A）集成的产品供应商；中游则是各类消费类可穿戴智能设备的制造商和运营商；下游涵盖了体育训练、教育教学、医疗健康、金融交易等诸多领域的应用服务提供商。芯片作为消费类可穿戴智能设备的核心零部件之一，其性能直接影响着设备的功能和体验。其中，MCU（微控制器）芯片凭借超低功耗设计，有效延长了设备的续航时间。据统计，2022年中国 MCU市场规模达到 493.2亿元，预计到 2024
25、年将进一步增长至 619.5亿元。传感器是消费类可穿戴智能设备的另一关键组件，它赋予了设备感知外界环境和人体状态变化的能力，犹如人类的“第六感”。2022 年中国传感器市场规模高达 3096.9 亿元，预计到 2024年将增长到 3732.7 亿元。3 电池技术是制约消费类可穿戴智能设备发展的瓶颈之一。目前，锂电池凭借其高能量密度、长续航时间等优点，成为大多数消费类可穿戴智能设备的首选。2023 年中国消费型锂电池出货量约为 59GWh，预计 2024年将增长到 66GWh。显示屏技术也是影响消费类可穿戴智能设备用户体验的重要因素。当前，消费类可穿戴智能设备常用的显示技术包括 LCD、OLED
26、、电子墨水显示、MEMS、MicroLED 和柔性显示等。其中，MicroLED技术因其低功耗、高性能的特点，有望在未来消费类可穿戴智能设备领域取得重大突破。1.2.2 市场规模 从市场规模来看，消费类可穿戴智能设备呈现快速增长态势。2022 年全球消费类可穿戴智能设备出货量为 4.92 亿台，2023 年约为 5.4 亿台，2024 年有望进一步增长到 5.93 亿台。在中国市场，2023年消费类可穿戴智能设备出货量达到 3350万台。其中，耳戴设备占比最高，达 57.7%；其次是智能手表，占比 28.1%；手环则以 13.8%的占比位列第三。全球消费类可穿戴智能设备市场的竞争格局日趋激烈。
27、2023 年，前五大厂商分别是苹果、Imagine Marketing、小米、三星和华为，它们的市场份额合计超过 50%。在细分品类中，智能可穿戴腕带设备一直保持稳定增长。2023 年全球智能可穿戴腕带设备出货量为 1.86 亿台，预计 2024 年将达到 1.9 亿台。此外，在元宇宙概念的带动下，AR/VR头显设备市场也迎来爆发式增长。2023年全球AR/VR头显设备出货量为810万台，在新产品的推动下，2024年有望达到 1186万台。1.2.3 应用领域 消费类可穿戴智能设备的应用领域十分广泛，涵盖了健康监测、运动健身、智能家居、支付与身份识别、娱乐互动等多个方面。在健康监测领域，消费类
28、可穿戴智能设备如智能手表和智能手环能够实时监测用户的心率、血压、血氧水平等生理指标，帮助用户随时掌握自身健康状况，预防潜在的健康问题。在运动健身方面，这些设备通过记录步数、卡路里消耗、运动轨迹等数据，提供个性化的健身建议，提升用户的运动效果和健康水平。智能家居方面，消费类可穿戴智能设备通过与智能家居系统的互联互通，实现对家居设备的远程控制。例如，用户可以通过智能手表控制家中的灯光、空调等设备，提升生活的便利性和舒适度。在支付与身份识别领域，智能手表等设备通过内置的 NFC（近场通信）技术，实现快速便捷的移动支付和身份认证，用户无需携带实体银行卡或身份证，便可完成购物支付和身份验证，极大地提升了
29、生活的便捷性和安全性。此外，消费类可穿戴智能设备在娱乐互动领域也有广泛应用。智能手表、智能眼镜等设备不仅可以播放音乐、接听电话，还可以与游戏设备、虚拟现实（VR）设备联动，提供更加沉浸式的娱乐体验。这些设备的广泛应用不仅提升了用户的生活品质，也推动了相关技术的发展与创新。通过不断的技术迭代和功能扩展，消费类可穿戴智能设备正在不断改变人们的生活方式，成为现代生活中不可或缺的一部分。1.3 白皮书目的和意义 随着消费类可穿戴智能设备的广泛应用，其采集的大量个人敏感数据也面临诸多安全风险和挑战。如何有效保护这些数据的安全，已经成为制约产业健康发展的关键因素。本白皮书从产业应用、法律法规、政策及标准等
30、多个维度，综合分析消费类可穿戴智能设备 4 数据安全标准化需求，旨在勾画出消费类可穿戴智能设备数据安全的整体轮廓，为后续开展相关标准化工作提供指导，具体意义如下：第一，凝聚各界共识。通过全面客观地梳理国内外消费类可穿戴智能设备数据安全相关法规政策和标准化进展，分享标准化领域的研究成果和实践经验，呼吁社会各界共同关注消费类可穿戴智能设备数据安全，凝聚政府、企业、用户等各方共识，明确不同主体的责任。第二，指导风险防范。立足国家安全和社会公共利益，从保护公民、法人和其他组织合法权益的角度出发，深入剖析消费类可穿戴智能设备数据处理各环节面临的安全风险，总结业界最佳实践，梳理常用的数据保护技术与措施，为
31、企业提升数据安全防护能力提供系统指引。第三，推动标准建设。在梳理国内外消费类可穿戴智能设备数据安全标准化现状的基础上，分析适用情况和应用、落实要点，为消费类可穿戴智能设备数据安全标准化工作提供理论基础和实践参考，推动标准化体系的完善。第四，营造良好环境。通过梳理消费类可穿戴智能设备数据安全的标准化情况，加强数据安全管理，推动技术创新，营造重视数据安全、保护个人隐私的良好社会氛围，引导消费类可穿戴智能设备在健康、运动娱乐等重点领域的规范应用，为产业创新发展奠定坚实基础。5 第第 2 章章 消费类消费类可穿戴智能设备数据概述可穿戴智能设备数据概述 2.1 设备类型及数据应用 消费类可穿戴智能设备的
32、种类多样，应用领域也日趋广泛。表 1 展示了主要设备类型、主流产品和相应的应用场景及相应数据。表表 1 1 消费类消费类可穿戴智能设备类型、场景及数据可穿戴智能设备类型、场景及数据 类型类型 产品产品 场景示例场景示例 数据示例数据示例 日常活动日常活动 健康监测健康监测 步数计 日常活动监测、步态矫正、运动损伤预防 步数、步频、触地时间 卡路里消耗追踪器 体重管理、运动训练监测 心率、运动参数、身体参数、地形海拔 智能手表 运动监测、移动支付、语音助手、健康管理 心率、心率变异性、压力水平、ECG 心电图、血氧饱和度 智能指环 健康监测、人机交互 心率、体温、血氧饱和度、手势、运动状态 运动
33、训练运动训练 康复辅助康复辅助 智能衣物 温度调节、运动监测、健康管理 体温、呼吸心率、环境温度 智能鞋 运动跑步、老年人和康复患者监护 足底压力、运动速度距离、卫星定位 人机交互人机交互 现实现实拓展拓展 AR/VR 眼镜 游戏娱乐、职业培训、房地产展示、虚拟旅游 环境温度、光线强度、空气质量、动作、手势 智能耳机 运动健身、音频娱乐、语音助手、跨语言交流 语音、环境噪声 2.1.1 日常活动与健康监测 1.步数计 步数计是消费类可穿戴智能设备的基础功能，分为手环式和脚环式两种形式。手环式将加速度计等传感器集成于腕部，通过分析手腕运动幅度判断步态。脚环式则将传感器置于足部，可获得更精确的步态
34、数据。步数统计可量化日常活动量，激励用户增加运动，对于改善亚健康、控制体重有积极意义。对专业人士而言，精准的步态数据可用于步态矫正、运动损伤预防等。手环式计步器适用于日常活动监测，可 24 小时全天候记录步数。脚环式计步器多用于专业运动领域，可采集步频、触地时间等详尽的步态参数。成熟的计步算法如小波分析等，可过滤非步行动作的干扰，提高步数统计的准确性。2.卡路里消耗追踪器 卡路里消耗追踪器通过综合心率、运动参数、身体参数等多维数据，估算消耗的热量值。对普通用户而言，掌握热量消耗有助于合理控制饮食，管理体重。对运动员来说，卡路里消耗是评估运动量和恢复状态的重要指标。实时心率数据可推算不同运动强度
35、下的能量代谢水平。加速度计可判别步行、跑步等活动状态，估算相应的卡路里消耗。身高、体重等个人身体参数是热量计算的基础输入。卫星定位、气压计等传感器可获取地形、海拔 6 等运动环境参数，提高估算精度。除运动状态，卡路里追踪器还可分析日常各类活动如久坐、家务等的消耗值。3.智能手表 智能手表是近年来消费类可穿戴智能设备领域发展最快、应用最广泛的品类之一。包括运动手表和商务手表两个分支。运动手表可提供全面的运动监测和数据分析，为运动爱好者和专业运动员提供训练辅助。商务手表集成移动支付、语音助手等各类日常应用，满足商务人士的工作生活需求。智能手表还是移动健康监测的重要载体。依托手表上的光学心率传感器，
36、用户可以随时监测静息及运动状态下的心率变化。同时通过与手机 App 的数据整合分析，还可以实现全天候的心率变异性分析、压力水平分析等。部分智能手表还集成了 ECG 心电图、血氧饱和度等高级健康监测功能，进一步拓展了它们在健康管理领域的应用潜力。未来，智能手表有望成为个人健康大数据采集和分析的重要入口，为移动医疗监护、慢病管理等提供有力支持。4.智能指环 智能指环是一种小巧、便携的消费类可穿戴智能设备，可提供多种健康监测和人机交互功能。相比智能手表和智能手环，智能指环的尺寸更小、重量更轻、佩戴更隐蔽，适合全天候连续佩戴。智能指环可集成多种传感器，采集用户的生理和行为数据。PPG 光电容积脉搏传感
37、器可持续采集心率数据，并基于心率变异性分析压力水平。加速度计和陀螺仪可跟踪手部运动，实现手势识别和活动监测。手指温度传感器可实时采集体表温度数据，监测生理节律和睡眠状态。电子皮肤电活动（EDA）传感器可测量皮肤电导率变化，评估情绪唤醒度。血氧饱和度（SpO2）传感器可无创评估血液含氧量，反映呼吸功能和心肺健康。在人机交互方面，智能指环可感知用户手势，实现音乐播放控制、接听电话等远程操作。NFC 近场通信技术让智能指环成为移动支付工具。精简的 LED 灯或触觉反馈，可传递来电、信息提醒。2.1.2 运动训练与健康辅助 1.智能衣物 智能衣物将各类传感器、通信模块和信息处理单元集成到服装织物中，可
38、实现温度调节、运动监测、健康管理等多种功能，代表产品有 Omius 温控外套、Hexoskin 智能运动衣、MySmartShirt 心脏监护 T 恤等。在温度调节方面，智能衣物可自动调整服装的保暖或散热效果，如 Omius 外套可智能调节蓄热保暖。在运动监测领域，智能衣物可持续跟踪心率、呼吸等数据，如 Hexoskin 运动衣可优化训练效果并预防损伤。在健康管理方面，智能衣物可评估健康状态给出生活建议，如 MySmartShirt 可监测心脏健康预警风险。智能衣物集成的多种纤维传感器，如应变、压力、温度等，可持续采集人体运动和生理数据。柔性电路和纤维级锂电池等新材料，让智能服装更加轻薄透气。
39、特殊人群如婴儿、老人可穿戴智能衣物，实现体温、呼吸、心率等远程监护。部分智能衣物支持无线充电，提升了可水洗性能和使用便利性。集成发热元件的智能服装，可根据环境温度自动调节，应对多变气候。7 2.智能鞋 智能鞋主要分为智能运动鞋和智能健康鞋。智能运动鞋面向跑步、篮球等运动爱好者，利用鞋内多传感器和 AI 算法分析步态和稳定性，提供跑姿评估和语音指导，提升运动表现并预防损伤。如 Under Armour 智能跑鞋，将压力、加速度、陀螺仪等运动传感器集成到鞋底鞋帮，用于跑姿分析优化。智能健康鞋面向老年人和康复患者，通过压力和运动传感器评估步态和平衡能力。智能健康鞋面向帕金森、糖尿病足等患者，通过评估
40、步态异常和足底压力，给出跌倒预警和溃疡风险提示，辅助步态矫正和并发症防控。内置 IMU 惯性测量单元的智能鞋，可精准追踪用户步数、距离、速度、路径等信息。北斗等定位技术与智能鞋结合，为用户提供户外跑步、徒步的导航服务。智能压力传感器可分析足底受力分布，为缓震、防滑、矫形等提供数据参考。物联网技术让智能鞋可与手机等设备无线互联，云端大数据分析为用户提供个性化运动策略。部分产品还支持无线充电技术，提升防水性能和使用便利性。2.1.3 人机交互与现实拓展 1.AR/VR 眼镜 AR 眼镜利用光学透视原理，将信息图像叠加显示在现实环境之上。VR 眼镜则通过展示全景画面，营造出一个虚拟的沉浸式环境，遮蔽
41、现实世界的视野。AR眼镜在工业领域有广泛应用，如在装配制造业中为工人提供可视化的装配指引，在物流仓储中协助拣货路径规划等。AR 眼镜在导航、游戏等大众消费领域也初具应用场景。VR 眼镜典型的应用是游戏娱乐，让用户获得沉浸式体验。此外 VR 眼镜还广泛用于职业培训、房地产展示、虚拟旅游等，为传统行业赋予了全新的数字化展示和交互方式。智能眼镜的前置摄像头可捕捉用户视野，实现实景导航、人脸识别等增强现实应用。语音交互功能让双手解放成为可能，方便用户接收信息和发出指令。骨传导扬声器的应用，让声音传递更加私密和不易外泄。部分智能眼镜支持手势识别，通过简单的触控和挥动完成操作。2.智能耳机 智能耳机主要分
42、为运动耳机和通用无线耳机两类。运动耳机专为运动健身人群设计，强调稳固防脱落的佩戴方式和智能的运动数据感知。通用无线耳机面向广泛的日常使用人群，强调音质表现和智能交互体验，多采用 TWS 真无线的产品形态。运动耳机如 Jabra Elite Sport等，适应剧烈运动场景，内置光学心率传感器实现语音播报。通用无线耳机如苹果 AirPods、索尼 WF-1000X 等，通过无线传输实现便携音频娱乐，并且能够基于波束成形技术、集成麦克风阵列等软硬件实现提供免提通话、与语音助手进行声控交互等功能。智能耳机集成了多种传感器，如加速度计可以跟踪用户运动状态，调整音频播放。智能耳机普遍支持语音交互，用户可通
43、过语音控制音乐播放、接听电话、查询信息等。先进的降噪技术，可提供更加出色的音质表现和沉浸感。部分产品还集成了实时翻译功能，可助力跨语言交流。8 2.2 数据来源、格式与特征 2.2.1 数据来源 消费类可穿戴智能设备的数据来源可分为生理数据、运动数据、环境数据、交互数据和其他来源数据等几大类，这些多维度的数据共同构成了消费类可穿戴智能设备感知、理解用户和环境的基础，也为后续的智能分析和个性化服务提供了丰富的素材。表 2 展示了数据来源、数据类型、采集技术或传感器以及信号处理与应用技术。表表 2 2 消费类可穿戴智能设备数据来源消费类可穿戴智能设备数据来源 数据数据来源来源 数据类型数据类型 采
44、集技术或传感器采集技术或传感器 信号处理与应用技术信号处理与应用技术 生理数据生理数据 心电图 MEMS 压力传感器 自适应降噪、盲源分离、SVM、CNN 等特征提取和分类 光电容积脉搏波 光电传感器 皮肤电活动 皮肤电极 皮肤温度 温度传感器 脑电图 脑电图电极和放大器 运动数据运动数据 加速度 三轴加速度计 卡尔曼滤波、粒子滤波等多传感器数据融合技术 角速度 三轴陀螺仪 方向 电子罗盘（磁力计）环境数据环境数据 温度 热敏电阻、温度传感器 多传感器阵列、自适应校准、贝叶斯网络、因果推理等 湿度 湿敏电容、湿度传感器 气压 气压计 光照强度 光敏电阻、光敏传感器 交互数据交互数据 触摸 电容
45、触摸屏、压力传感器 HMM、CNN、RNN 等机器学习算法 按键 机械按键、压力传感器 手势 摄像头、红外传感器、加速度计 语音 麦克风、声音传感器 其他来源数据其他来源数据 社交数据 蓝牙、Wi-Fi 等通信模块 智能手机数据同步、云服务接口 个人助理数据 家居控制数据 智能家居平台接口 车载系统数据 车载系统接口 1.生理数据 生理数据直接反映了用户的身体状态和健康水平，是消费类可穿戴智能设备的核心数据。常见的可穿戴生理信号包括：心电图：反映心脏电活动的电生理信号，可用于心律失常等心血管疾病的检测。光电容积脉搏波：通过光电传感器检测皮肤毛细血管容积的变化，进而推算心率、血氧饱和度等。皮肤电
46、活动：又称为“皮肤电导反应（GSR）”，反映皮肤汗腺活动引起的电导变化，可用于压力、情绪的评估。皮肤温度：通过温度传感器测量皮肤表面温度，可结合环境温度评估人体热平衡状态。脑电图：脑神经元电活动产生的微弱电位信号，与认知、情绪等心理活动密切相关。这些生理信号的采集通常依赖微型化、集成化、低功耗的传感器，如 MEMS 压力传感器、光电传感器、电极等。同时，为提高测量的准确性和可靠性，还需要针对不同生理信号的特点，设计相应的信号调理电路和数字化接口。在信号处理方面，由于可穿戴场景下的生理信号普遍微弱且易受干扰，因此需要采用 9 自适应降噪、盲源分离等先进算法对原始数据进行增强提取。同时，机器学习算
47、法如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等在特征提取和信号分类方面也有广泛应用，如利用 CNN 对单导联 ECG 进行心律失常检测，利用 SVM 对多模态压力数据进行情绪识别等。2.运动数据 运动数据量化描述了用户的身体运动状态，包括运动量、运动模式、姿势等，常用于运动监测、卡路里估算、睡眠分析、步态评估等应用。典型的可穿戴运动数据包括：加速度：由加速度计测量，反映物体运动状态下的加速度变化。三轴加速度数据可用于步数统计、姿态估计等。角速度：由陀螺仪测量，反映物体绕坐标轴旋转的角速度。三轴角速度数据可用于动作识别、手势交互等。方向：由电子罗盘（磁力计）测量，可确定设备相对于地磁北极的方
48、位角，用于导航、室内定位等。运动数据的采集主要依赖 MEMS 惯性传感器，包括加速度计、陀螺仪、磁力计等。得益于工艺的进步，当前的 MEMS 运动传感器尺寸小、功耗低、集成度高，非常适合可穿戴应用。同时，多传感器融合也是运动数据处理的重要方向，通过将不同传感器的优势互补，可获得更准确、稳定的运动状态估计。如卡尔曼滤波、粒子滤波等算法常用于多源传感器数据的最优融合。在数据应用方面，得益于深度学习等 AI 技术的发展，消费类可穿戴智能设备能够从海量运动数据中自动提取高层语义特征，实现更准确的行为识别和异常检测。如利用长短期记忆（LSTM）网络对时序加速度数据建模，可高效识别日常活动；基于迁移学习的
49、行为识别模型可显著降低不同使用者间的个体差异；将知识图谱引入行为数据的语义解析，则可实现“关爱老人”等更高层次的应用。3.环境数据 环境数据反映了消费类可穿戴智能设备所处环境的客观状况，包括温度、湿度、气压、光照强度等物理参数。通过感知外部环境，消费类可穿戴智能设备可以更好地理解用户的使用场景和需求，并提供情景化的服务。如在室内，设备可根据光照强度自动调节屏幕亮度；在室外，设备可根据温湿度数据对用户的着装进行建议；在高原环境，设备还可基于气压数据对身体状况进行提示，等等。环境数据的采集主要依赖各类物理传感器，如热敏电阻、湿敏电容、气压计、光敏电阻等。这些传感器多为无源器件，成本低、功耗小，易于
50、集成。但由于长期暴露在复杂的环境中，传感器的测量精度和稳定性也面临考验。因此，多传感器阵列、自适应校准等技术的应用对提高环境数据的可靠性至关重要。在数据处理和应用方面，关键是要建立环境数据与用户行为、生理状态间的关联模型。如可利用贝叶斯网络、因果推理等方法，从环境数据和行为数据中推断用户的运动状态（室内、室外、静止、运动等）；也可通过数据挖掘技术，发掘环境因素与用户体验、产品使用之间的内在联系，优化产品设计。4.交互数据 交互数据产生于用户与设备或应用的直接交互过程，包括触摸、按键、手势、语音等 10 各类操作指令和反馈信息。交互数据直接体现了用户的即时意图，是设备感知“人”的重要途径。因此，
51、采集和分析交互数据，对于改善人机交互体验、提供个性化服务有着重要意义。触摸和按键是消费类可穿戴智能设备最基本的交互方式。通过电容、压力等触控传感器，设备可感知用户的触摸位置、力度、手势等，并据此执行相应的控制指令。同时，设备也可以 LED、振动马达等方式，为用户的操作提供实时反馈，增强交互的真实感。随着人工智能和人机交互技术的发展，基于图像的手势识别、基于语音的自然语言交互等也逐渐应用于消费类可穿戴智能设备，极大拓展了人机交互的维度和场景。在数据处理方面，触摸、按键等结构化的离散交互事件通常较容易识别，但对连续手势、语音等非结构化交互数据的理解则需要机器学习算法的支持。如隐马尔可夫模型（HMM
52、）常用于手势识别，卷积神经网络可用于触摸手写的文字识别，循环神经网络可用于语音指令的语义理解等。此外，将知识图谱、常识推理等 AI 技术引入人机对话，则可实现更自然、智能的交互体验。在数据应用层面，交互数据的价值主要体现在三方面：一是通过交互数据分析用户的行为模式和使用偏好，以优化功能设计、个性化推荐等；二是将交互数据与其他数据源（如运动、环境数据）融合，构建用户行为与使用场景的关联模型，提供基于情景的智能服务；三是对交互数据进行可视化，生成用户行为路径、情感曲线等，帮助开发者洞察产品改进方向。5.其他来源数据 消费类可穿戴智能设备通过蓝牙、Wi-Fi等通信模块与周边智能终端互联，并通过相应的
53、数据接口与云端服务同步，由此可获得的各类数据，极大丰富了消费类可穿戴智能设备的数据维度和应用场景。例如，通过与智能手机的数据同步，消费类可穿戴智能设备可获得用户的通讯录、短信、邮件等社交数据，进而提供来电提醒、信息推送等便捷服务；也可获得用户的日程、备忘等个人助理数据，从而提供智能提醒、日程管理等功能。再如，通过与智能家居、车载系统等物联网平台的互联，消费类可穿戴智能设备还可获得用户所处的家居、车内等特定环境，提供远程控制、情景模式等服务。2.2.2 数据格式 数据格式直接影响着数据的收集、存储、传输、处理和安全。消费类可穿戴智能设备采集的数据类型多样，相应的数据格式也呈现多元化特点。从传感器
54、类型看，各种数据在采集、传输、存储、分析的不同阶段，会以不同的格式进行组织和表示。总体来看，时间序列、图像、音频是最常见的三类数据，此外还有事件、位置、生理参数等多种数据形式。表 3展示了数据在不同层面的格式区别。1.时间序列数据 时间序列数据通常来自消费类可穿戴智能设备上的各类动作、环境和生理传感器，包括加速度计、陀螺仪、温度计、心率计等。这些传感器以固定频率连续采样，产生海量的时间戳数据流。在设备端，这些时序数据通常直接按采样点顺序串联，以紧凑的二进制格式存储，每个数据点仅包含测量值和时间戳，节省了存储开销。为便于边缘端和云端处理，时序数据在上传过程中则多采用 CSV（comma-sepa
55、rated values）、JSON 等以文本为基础的 11 格式，其中 JSON 凭借良好的可读性和可扩展性越来越流行。而在云端，时序数据则主要存储于针对写入和聚合查询优化的时序数据库中，以专有的列式存储格式组织，兼顾了压缩率和检索效率。表表 3 3 消费类可穿戴智能设备消费类可穿戴智能设备数据格式数据格式 数据类型数据类型 端侧格式端侧格式 边层格式边层格式 云端格式云端格式 时间序列数据时间序列数据 紧凑的二进制格式，包含测量值和时间戳 CSV、JSON等文本格式 时序数据库的列式存储格式 图像数据图像数据 JPEG、H.264 等有损压缩编码格式 抽取关键帧、调整分辨率、重新编码 图像
56、解码为位图矩阵形式，视频采用 MP4、MKV等容器格式 音频数据音频数据 PCM 等未压缩音频格式 MP3、AAC、Opus等lossy 压缩格式，语音识别提取文本格式的语音转录 音频数据的压缩格式存储，文本格式的语音转录 事件类数据事件类数据 就地保存原始 JSON格式 汇总不同事件流形成统一的时间线视图 半结构化的表格、文档形式保存 地理位置信息地理位置信息 加密后的二进制形式存储 iOS 的 GPX、Android 的KML/KMZ 等轨迹数据格式 与地图服务整合，实现轨迹记录、路径规划等位置感知服务 生理参数生理参数 按医疗标准（如HL7、FHIR等）采集数据 按相应标准准备数据 隐私
57、许可下上传，参与医学研究、辅助诊断等 其他数据其他数据 JSON或 XML 格式 进行一定程度的校验和优化 进一步结构化存储，如关系型数据库或 NoSQL 数据库 2.图像数据 图像数据主要来自可穿戴摄像头以及智能眼镜等新型消费类可穿戴智能设备。摄像头配置的提升使得消费类可穿戴智能设备能以更高分辨率、帧率采集图像和视频，而人脸识别、目标检测等智能化场景也对图像数据提出了更高要求。在设备端，图像和视频多采用JPEG、H.264 等有损压缩编码格式，在质量与文件大小间取得平衡。边缘端则会对这些数据进一步处理，如抽取关键帧、调整分辨率、重新编码等，形成适合分析和存储的格式。在云端，图像数据则通常解码
58、为位图的矩阵形式，适合进行机器学习等数据驱动的分析。视频数据则多采用MP4、MKV等容器格式，按不同码率存储以适应不同带宽环境下的播放需求。3.音频数据 音频数据一般由语音交互类消费类可穿戴智能设备的麦克风阵列采集，用于语音唤醒、语音控制、语音记录等。设备端倾向采用 PCM等未压缩的音频格式，保证音质的同时降低计算开销。而在边缘端和云端则会采用 MP3、AAC、Opus 等 lossy 压缩格式，在保证可接受音质的同时大幅降低数据量。值得注意的是，针对语音交互场景，边缘端或云端还会对音频数据进行语音识别，提取出文本格式的语音转录，并以此进行自然语言处理，支持更高层的语义理解。12 4.事件类数
59、据 事件类数据在消费类可穿戴智能设备中也占有重要地位，常见的有按键、触控、闹铃、提醒等离散事件。这些事件通常携带丰富的语义信息，记录用户的各种行为和响应。JSON是最常用的事件数据格式，其层次化结构和简单语法，非常适合表达事件的类型、触发时间、参数等元信息。设备端倾向于就地保存原始JSON，边缘端则会汇总不同事件流形成统一的时间线视图。云端进一步会将事件数据以半结构化的表格、文档形式保存，用于行为分析、异常检测等。5.地理位置信息 地理位置信息对于运动类消费类可穿戴智能设备尤为重要，需要北斗等卫星定位，以及基于基站、Wi-Fi的辅助定位。在设备和边缘端，位置数据经加密后以二进制形式存储，定期上
60、传至云端。iOS中的 GPX、Android中的 KML/KMZ是常见的轨迹数据格式，可在云端方便地与地图服务整合，实现轨迹记录、路径规划等位置感知服务。6.生理参数 可穿戴医疗设备还会采集血压、血糖、血氧、体温等专业的生理参数。这些数据通常具有严格的医疗标准，如 HL7、FHIR等。设备端和边缘端会按相应标准准备数据，在隐私许可下上传至云端，参与医学研究、辅助诊断等数据驱动的智慧医疗应用。7.其他数据 除上述类型的数据外，消费类可穿戴智能设备还会产生其他类型的数据，包括设备的设置参数、用户的个性化配置和应用程序的偏好设置。这些数据通常采用 JSON或 XML格式存储，便于解析和修改。设备端会
61、将这些数据保存在配置文件中，用户可以通过界面进行调整。在边缘层，除了以原格式进行临时存储和处理，以便快速响应用户的设置更改或设备的状态变化外，也可能会对配置数据进行一定程度的校验和优化，确保数据的完整性和一致性。在云端，配置数据会被进一步结构化存储，例如存储在关系型数据库或 NoSQL数据库中，以便于快速查询和分析。2.2.3 数据特征 作为物联网设备的一个子集，消费类可穿戴智能设备所收集的数据具有实时性、动态性、多样性、可关联性等基本特征。同时，受到穿戴属性、应用场景，资源约束，产业格局碎片化，用户需求多样性等因素的影响，与其他物联网设备数据相比，消费类可穿戴智能设备数据呈现出隐私敏感性高、
62、种类多样性强、实时连续性突出、使用场景特殊、共享流动必要、对轻量异构环境适应性要求高的特点。1.数据高度隐私敏感性 消费类可穿戴智能设备采集的数据往往与用户的生理特征、行为习惯、位置轨迹等高度相关，涉及到用户的敏感个人信息。比如智能手环可以采集用户的心率、睡眠等数据，智能眼镜可以记录用户的行为轨迹，智能服饰可以跟踪用户的位置信息等。相比之下，其 13 他物联网设备如智能家电、工业传感器等采集的数据，多与设备运行参数、环境因素等相关，虽然也可能在一定程度上反映用户的生活习惯，但隐私敏感程度相对较低。消费类可穿戴智能设备数据的隐私敏感性，对其采集、传输、存储、使用的安全保护提出了更高要求。2.数据
63、种类多样性 消费类可穿戴智能设备种类繁多，从手环、手表、眼镜到服饰等，采集的数据维度涵盖心率、血压、血糖、睡眠、运动等多个方面。每种设备的数据格式、采集频率、精度要求都有所不同，导致数据的异构性很强。相比之下，同一类型的其他物联网设备采集的数据维度往往是固定的。比如某款温度传感器只采集温度数据，某款烟雾报警器只采集烟雾浓度数据。这些同构数据的处理、分析、建模比较简单。消费类可穿戴智能设备的异构数据给数据融合、关联分析带来很大挑战。3.数据实时连续性 消费类可穿戴智能设备贴身佩戴，能够实时、连续地采集用户的生理数据和行为数据。这些设备往往以秒、分钟甚至毫秒级频率采样，积累的数据量巨大。比如心率、
64、血糖等指标需要 24 小时连续监测。用户的生理行为全天候处于设备监管之下，设备采集到的数据更加全面、细粒度。相比之下，其他物联网设备受设备自身能耗、通信带宽等因素限制，数据采集往往是间歇性的。工业传感器可能每小时采样一次，智能水表可能每天统计一次用量。这些设备对用户行为的观测视角有限。连续数据流给消费类可穿戴智能设备的数据传输、实时计算带来更大压力。4.数据使用场景特殊性 消费类可穿戴智能设备采集的数据直接服务于用户的健康管理、疾病诊断、运动健身、行为认证等需求，数据分析结果关系到用户的生命安全、身体健康和切身利益。比如智能服饰监测老人跌倒，医疗手环分析用户心率异常等，对数据准确性、实时性的要
65、求很高。相比之下，其他物联网设备如工业传感器、农业物联网的数据，多服务于生产过程监控、环境状态感知等，对个人影响相对间接。数据使用的特殊性要求消费类可穿戴智能设备必须对关键数据实施更严格的校验、备份等措施。5.数据共享流动必要性 消费类可穿戴智能设备采集的数据需要与医疗机构、保险公司、科研单位、第三方应用等多方共享，才能真正产生应用价值。比如将消费类可穿戴智能设备的健康数据与医院的电子病历对接，用于疾病筛查和诊断；将设备的行为数据与保险公司共享，用于创新保险产品等。而其他物联网设备产生的数据多只在企业内部使用，如工厂设备运行数据只供企业生产管理部门参考，很少对外流动。数据流动和共享虽然能充分发
66、挥消费类可穿戴智能设备数据价值，但也带来数据泄露和滥用的风险，需要在确保安全的前提下，制定规范数据共享的行业标准和监管政策。14 6.轻量异构环境适应性 作为贴身设备，消费类可穿戴智能设备对便携性、穿戴舒适度有很高要求。这些设备可能会在各种环境中使用，包括家中、办公室、户外等。受限于设备尺寸，它们可利用的计算资源、存储资源、电池容量都十分有限。同时，各厂商在硬件架构、操作系统、通信协议上都有自己的实现，导致设备平台高度碎片化。例如传统密码学算法是为 PC 服务器这类资源丰富的计算平台设计的，对运算能力、存储空间、能耗要求很高，难以直接移植到消费类可穿戴智能设备中。为了适应消费类可穿戴智能设备的
67、异构性、资源约束，必须开发一些轻量化、灵活适配的新型安全技术，在不同设备平台上都能高效运行。2.3 数据处理架构 随着 5G、边缘计算、云计算等新兴技术的发展，端边云一体化的数据处理框架成为消费类可穿戴智能设备的发展趋势，图 1展示了消费类可穿戴智能设备的数据处理架构。图 1 消费类可穿戴智能设备数据处理架构 2.3.1 端侧数据处理 消费类可穿戴智能设备通常具有体积小、功耗低、计算资源有限等特点，因此在设备端进行数据的采集、预处理和初步分析非常重要。端侧数据处理可以减少数据传输的带宽和功耗，提高设备的实时响应能力，同时也可以保护用户隐私。数据采集与预处理：消费类可穿戴智能设备通过各种传感器（
68、如加速度计、陀螺仪、心率传感器等）采集用户的生理和行为数据。这些原始数据通常包含噪声和冗余信息，需要进行滤波、去噪、特征提取等预处理，以提高数据质量和后续分析的效率。端侧数据分析：在设备端对预处理后的数据进行初步分析，可以实现实时的状态监测和异常检测，如实时心率监测、跌倒检测等。端侧数据分析通常采用轻量级的机器学习算法，如决策树、支持向量机等，以适应设备有限的计算资源。15 端侧执行结果：消费类可穿戴智能设备在端侧执行边缘和云端分析、推理或计算的结果，实现实时的个性化服务和交互。例如，根据用户的健康数据和行为模式，在端侧执行个性化的健康指导和建议；根据用户的运动数据和目标，在端侧生成个性化的训
69、练计划和反馈等。数据压缩与加密：为了减少数据传输的带宽和功耗，可以在设备端对数据进行压缩。同时，为了保护用户隐私，敏感数据（如健康数据）需要在设备端进行加密，确保数据的安全性。2.3.2 边层数据处理 边缘计算是在靠近数据源的网络边缘进行计算和存储，可以提供低延迟、高带宽的数据处理能力。将部分数据处理任务安排到边缘侧，可以减轻端侧和云端的计算压力，提高数据处理的效率。数据聚合与融合：边缘节点可以收集来自多个消费类可穿戴智能设备的数据，进行数据聚合与融合。这样可以获得更全面、准确的用户状态信息，实现跨设备的协同分析。例如，结合智能手表和智能鞋的数据，可以更准确地评估用户的运动状态。边层机器学习：
70、边缘节点可以运行更复杂的机器学习模型，如深度学习模型，对聚合后的数据进行进一步的分析和预测。例如，根据用户的历史健康数据和当前状态，预测用户的健康风险。边缘侧机器学习可以提供实时的智能服务，同时减轻云侧的计算压力。边缘节点推理：在网络边缘设备（如智能手机）上进行机器学习模型的推理任务，而不是将数据传输到中心服务器或云端进行处理。这种方法在实现低延迟、高效率和数据隐私保护等方面具有显著优势。数据缓存与同步：边缘节点可以缓存来自端侧的数据，并与云端进行异步同步。这样可以解决网络不稳定、断连等问题，确保数据的完整性和一致性。同时，边缘节点还可以根据数据的时效性和重要性，选择性地上传数据到云端，减少不
71、必要的数据传输。2.3.3 云端数据处理 云计算提供了海量的存储和计算资源，可以对来自大量消费类可穿戴智能设备的数据进行深度分析和挖掘。云侧数据处理主要侧重于大数据分析、知识发现、模型训练等任务。大数据存储与管理：云平台提供了多种数据存储服务，如对象存储、时序数据库、NoSQL 数据库等，可以满足消费类可穿戴智能设备数据的多样性和规模性。同时，云平台还提供了数据管理服务，如数据生命周期管理、数据安全与隐私保护等，确保数据的可用性、完整性和安全性。数据分析与挖掘：云平台提供了强大的数据分析和挖掘工具，如 Spark、Flink、TensorFlow 等，可以对海量的消费类可穿戴智能设备数据进行批
72、处理和流处理。通过数据分析和挖掘，可以发现用户的行为模式、健康状态等有价值的信息，为个性化服务和精准医疗提供支持。机器学习与知识发现：云平台可以利用来自大量用户的数据，训练更精确、泛化能力更强的机器学习模型。这些模型可以部署到边缘侧和端侧，指导设备的智能决策。同时，云平台还可以进行知识发现，从数据中提取有价值的洞见和规律，如健康风险因素分析、疾病预测等。数据可视化与反馈：云平台可以提供数据可视化服务，将分析挖掘的结果以直观、易理解的方式呈现给用户和医疗专业人士。同时，云平台还可以根据用户的反馈和交互，优化数据分析和服务策略，实现人机协同的智能化。16 2.4 数据处理活动 消费类可穿戴智能设备
73、所采集的数据，从产生到销毁会经历收集、存储、传输、使用、提供、删除等多个环节。表 4 展示了消费类可穿戴智能设备数据处理活动涉及的技术方法与目标/应用。表表 4 4 消费类可穿戴智能设备消费类可穿戴智能设备数据数据处理活动处理活动 数据处理活动数据处理活动 描述描述 技术技术/方法方法 目目标标/应用应用 数据收集数据收集 通过内置传感器收集用户数据 加速度计、陀螺仪、光电容积脉搏波传感器等 提高数据准确性和可用性 数据存储数据存储 本地存储和云端存储 闪存芯片、压缩、加密、阿里云、腾讯云、华为云、分布式数据库等 节省空间、保护隐私、长期保存和复杂分析 数据传输数据传输 无线通信技术传输数据
74、蓝牙、Wi-Fi、MQTT、CoAP 等 保证安全性、稳定性和实时性 数据使用数据使用 用于健康监测、运动指导、行为分析等 统计分析、机器学习、数据挖掘、Apache Hadoop、Apache Spark 等 提供个性化服务和建议 数据提供数据提供 分享给第三方机构 数据标准化、API 集成、数据可视化技术 提升业务效率和质量、提供个性化服务 数据删除数据删除 彻底移除数据 多次覆写、Secure Erase、分布式文件系统和数据库管理系统 确保数据彻底消失和不可恢复性 2.4.1 数据收集 消费类可穿戴智能设备通过各种内置传感器收集用户的数据。例如，智能手表和智能手环通过加速度计、陀螺仪等
75、传感器收集用户的运动数据，通过光电容积脉搏波传感器收集用户的心率数据。智能眼镜通过摄像头收集用户看到的图像和视频数据。智能服装通过织物电极等传感器收集用户的生理数据，如心电图、呼吸频率等。在数据收集过程中，设备内的微处理器（MCU）会对原始数据进行初步处理，如滤波、去噪和特征提取，以提高数据的准确性和可用性。这些预处理步骤可以去除干扰信号，确保后续分析的可靠性。消费类可穿戴智能设备通常具有实时监测功能，持续不断地收集数据。除了硬件和基本的数据处理技术，软件算法也是实现高效数据收集的重要组成部分。特征提取算法可以从原始数据中提取出有意义的特征参数，例如步数、卡路里消耗、心率变异性等。2.4.2
76、数据存储 消费类可穿戴智能设备首先将采集到的数据存储在设备本地。由于设备尺寸和功耗的限制，内置存储通常采用高密度、低功耗的闪存芯片。这些数据会进行压缩和加密存储，以节省空间和保护用户隐私。常见的数据包括运动数据、心率、卫星定位位置等。设备通常会定期清理不再需要的数据，以释放存储空间。同时，为了确保数据的安全性，敏感数据在存储前往往会进行加密处理。为了实现数据的长期保存和复杂分析，设备会将本地存储的数据定期上传到云端服务器。云端存储提供了更大的存储空间和更强的数据处理能力。云存储技术是普遍采用的解决方案。云平台如阿里云、腾讯云、华为云，提供了安全、可靠且可扩展的数据存储服务。这些平台不仅能够存储
77、海量数据，还提供高效的数据管理和访问功能。此外，分布式数据库技术，如 Apache Cassandra 和 MongoDB，也被广泛应用于处理和存储大规模数据，确保高性能和高可用性。云端存储不仅能保存实时数据，还能存 17 储历史数据，便于用户随时访问和分析。2.4.3 数据传输 消费类可穿戴智能设备采集的数据通过无线通信技术传输到边缘设备和云端。数据传输需要保证安全性、稳定性和实时性，确保数据在传输过程中不被篡改或泄露。消费类可穿戴智能设备通常通过蓝牙、Wi-Fi等低功耗无线通信技术将数据传输到边缘设备（如智能手机、平板电脑）。边缘设备对数据进行初步处理和筛选，减少传输到云端的数据量。这一过
78、程不仅降低了延迟，还能减轻云端的计算压力，提升整体系统的效率。边缘设备通过移动网络或 Wi-Fi 将预处理后的数据上传到云端。云端具备更强大的存储和计算能力，可以进行复杂的数据分析和长期存储。数据传输过程中使用适合物联网设备的传输协议，如MQTT和CoAP，这些协议设计轻量且高效，适应低带宽和高延迟的网络环境。在网络不稳定或不可用时，边缘设备会缓存数据，待网络恢复后再同步到云端。这种机制确保数据不会丢失，并能在网络条件改善时继续传输。另外，边缘计算的发展使得部分数据处理可以在边缘设备上完成，仅将重要或复杂的数据传输到云端，进一步优化网络资源利用。对于需要实时监控的健康和运动数据，系统会进行实时
79、传输，以提供及时的反馈和服务。而对于不需要实时处理的历史数据，可以采用批量传输方式，减少网络负载和功耗。2.4.4 数据使用 在消费类可穿戴智能设备收集的数据可以用于多种目的，如健康监测、运动指导、行为分析等。常见的数据分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。根据数据分析的结果，消费类可穿戴智能设备或配套的应用程序可以为用户提供个性化的服务和建议，如生成详细的健康报告，包括心率、睡眠质量、运动量等指标的分析，帮助用户了解自己的健康状况和需要注意的健康问题；根据用户的运动数据和健康状况，制定个性化的运动计划，帮助用户科学地进行锻炼，达到健康或健身目标；根据用户的行为数据，提供及时的提醒和建议
80、。例如，当设备检测到用户长时间久坐时，提醒用户起身活动；或者在检测到用户心率异常时，建议用户进行放松或休息。这些服务以用户为中心，提供直观、易懂的信息展示和交互界面。大数据技术和人工智能算法在数据使用上发挥了重要作用。利用Apache Hadoop和 Apache Spark等大数据处理框架，可以对大量的消费类可穿戴智能设备产生的数据进行深度挖掘和分析。而通过机器学习模型和数据挖掘技术，如 TensorFlow 和PyTorch，可以从数据中提取有价值的信息，辅助医疗诊断、保险风险评估和科学研究。2.4.5 数据提供 在用户授权的情况下，可以将消费类可穿戴智能设备收集的数据分享给第三方，如医疗
81、机构、保险公司、科研机构等。在业务合作层面，与医疗机构分享数据可以帮助提高诊断和治疗的准确性；与保险公司合作，可以制定更加精准的保险产品和费率；与科研机构合作，则能推动健康领域的创新和研究进展。这种数据分享不仅能够提升各领域的业务效率和质量，也能够为用户带来更多个性化和高质量的服务。为实现数据提供，数据标准化和互操作性是关键。采用统一的标准和协议，可以确保数据在不同平台和系统之间的无缝共享，提升了数据格式的一致性，还增强了数据在不同主体，如医疗机构、保险公司和科研机构之间的互操作性。API 集成是实现数据共享的另一个重要技术手段。通过 RESTful API 和 GraphQL 提供的数据访问
82、接口，可以方便地实现第三方系统的集成和数据调用。这些 API 不仅提供高效的数据访问，还支持定制化的数据请求，满足不同合作伙伴的需求。18 数据可视化技术则将复杂的数据转换为直观的图形和图表，帮助各方更好地理解和利用数据。通过使用工具如Tableau、Power BI和D3.js，可以创建定制化的仪表盘和自动化报告，提供实时的数据监控和分析结果展示。这些可视化工具使医疗人员能够直观地查看患者健康趋势，保险公司可以清晰地了解风险评估结果，科研人员也能方便地分析研究数据。2.4.6 数据删除 数据删除是指在数据达到保存期限或用户要求删除时，将数据从设备和服务器中彻底移除。数据删除的过程涉及一系列技
83、术手段和方法，以确保数据的彻底消失和不可恢复性。为了实现这一目标，数据删除通常遵循严格的标准和流程，并利用多种技术手段进行处理。在设备端，数据删除通常由设备的固件或操作系统控制。对于存储在物理介质上的数据，常用的方法是多次覆写。具体来说，数据块会被随机数据、零或特定模式的数据多次覆盖，以确保原始数据无法恢复。这种方法利用了存储介质的物理特性，通过多次写入干扰原始数据的磁性或电荷特征，使得数据恢复变得极其困难甚至不可能。在边缘设备上，数据删除通常需要考虑设备的存储类型和限制。边缘设备可能使用闪存、SD 卡或嵌入式存储芯片，这些存储介质的物理特性决定了数据删除的方法。例如，对于闪存，通常采用专门的
84、擦除命令（如 Secure Erase）来彻底清除数据。闪存的擦除命令会对存储块进行低级别的物理擦除，确保数据无法通过普通方法恢复。对于云端存储的数据，删除过程更加复杂。云存储通常涉及多个冗余备份和分布式存储系统，因此，彻底删除数据需要从所有备份和冗余存储中同步清除目标数据。云服务提供商通常会使用分布式文件系统和数据库管理系统中的删除操作，这些操作会标记数据为删除状态，并在后台的垃圾回收机制中彻底清除这些数据。为了防止数据残留，云服务商还会定期进行数据擦除操作，确保所有存储节点上的数据都被彻底清除。19 第第 3 章章 消费类消费类可穿戴智能设备数据安全可穿戴智能设备数据安全 3.1 消费类可
85、穿戴智能设备数据安全重要意义 消费类可穿戴智能设备数据安全关乎个人隐私、财产安全、商业秘密乃至国家安全，其重要性不言而喻。从个体层面到社会层面，从应用层面到战略层面，数据安全都发挥着不可替代的基础性作用。下面我们就从个人、产业、社会三个维度来阐述消费类可穿戴智能设备数据安全的重大意义。3.1.1 个人维度 对于个人用户而言，消费类可穿戴智能设备是人机交互最为密切的终端之一，随时随地感知和记录用户的生理、心理、行为等隐私数据。这些数据一旦遭到恶意窃取和滥用，将对个人隐私安全造成极大侵害。首先，生理数据如心电、脑电等反映了个体的身心健康状况，是最为敏感的隐私。倘若这些数据被不法分子截获，可能导致个
86、人健康隐私泄露，给用户的就医、就业、投保等带来难以预料的歧视和限制。其次，行为数据如位置轨迹、社交互动等反映了个人的生活方式和社交圈，一旦这类数据泄露，攻击者可据此对用户实施精准诈骗、社工攻击，给个人财产安全甚至生命安全带来威胁。再次，消费类可穿戴智能设备还可能存储和处理个人的身份信息、支付信息等，这些数据若落入他人之手，很可能造成身份盗用、盗刷盗购等严重后果，危及个人的信用和财产安全。特别是在全球互联的数字时代，个人信息一旦泄露，瞬间就会在网络上传播蔓延，极难追回和删除。数据泄露所造成的隐私侵害、声誉损害可能是无法弥补的。因此，保护个人消费类可穿戴智能设备数据安全，是维护公民合法权益、保障个
87、人免于非法侵扰的必然要求。这不仅是网络安全法 个人信息保护法等法律赋予的义务，更是科技向善、以人为本的伦理内涵。3.1.2 产业维度 消费类可穿戴智能设备产业是数字经济的新蓝海，代表了“人机融合”的发展方向。然而，伴随着消费类可穿戴智能设备的智能化、数据化，安全威胁也在不断攀升。数据安全已成为制约产业良性发展的突出短板，其重要性怎么强调都不为过。首先，数据安全直接决定着用户对消费类可穿戴智能设备的信任度和接受度。没有安全就没有信任，没有信任也就不可能有可持续的增长。守住数据安全的防线，是消费类可穿戴智能设备企业立身之本、制胜之道。其次，数据安全是消费类可穿戴智能设备产业链协同发展的粘合剂。当前
88、，跨场景的数据融合、跨领域的生态协同是消费类可穿戴智能设备的大势所趋。这就要求上下游企业建立互信、共享数据。而数据安全则是构建产业互信的基石。只有在安全可控的前提下，产业链各方才敢放心地共享数据、深化协作，携手打造以用户为中心的创新生态。此外，数据安全也是消费类可穿戴智能设备创新应用的驱动力。大数据分析、人工智 20 能等是消费类可穿戴智能设备的核心赋能技术，而算法模型的训练优化离不开海量真实数据的支撑。只有在确保数据安全合规的前提下，才能最大限度释放数据价值，实现精准医疗、智慧康养等应用创新。近年来，隐私计算、联邦学习等新兴技术的发展，为可穿戴数据的安全流通和价值挖掘开辟了新路径。纵观全球，
89、数据安全已成为消费类可穿戴智能设备产业的主流共识和规则导向。欧盟GDPR、美国CCPA等隐私保护法案对消费类可穿戴智能设备数据提出了严苛要求。企业唯有将数据安全上升到战略高度，将合规作为企业文化的重要内核，才能在波诡云谲的数字经济时代立于不败之地。3.1.3 社会维度 消费类可穿戴智能设备是人机物高度融合的缩影，其数据安全问题事关人类社会共同体的核心价值和道德底线。在社会层面，加强消费类可穿戴智能设备数据安全，对于维护公序良俗、提振社会诚信、引领数字文明具有重大意义。一方面，消费类可穿戴智能设备数据的非法获取和滥用已成为犯罪分子实施各类违法行为的新工具。利用窃取的消费类可穿戴智能设备数据，不法
90、分子可对特定人群实施精准诈骗，对特定区域实施有组织犯罪，这不仅危害公民的人身财产安全，也会干扰正常的社会秩序，破坏良好的营商环境。另一方面，消费类可穿戴智能设备数据泄露也可能引发系统性风险。当前，消费类可穿戴智能设备的应用场景正加速向金融、医疗等关键领域渗透。一旦攻击者利用消费类可穿戴智能设备数据实施金融欺诈、操纵股市，或者篡改医疗数据、误导诊疗，不仅会动摇公众对行业的信心，也可能引发系统性、区域性的社会危机。更为隐忧的是，部分国家和地区的情报机构正利用消费类可穿戴智能设备数据对他国进行情报渗透、策反间谍等威胁国家安全的行为。2018 年，美国军方曾下令禁用 Fitbit 等消费类可穿戴智能设
91、备，原因是担心这些设备的位置数据有可能暴露驻外部队的行踪。由此可见，消费类可穿戴智能设备已成为地缘政治博弈的新战场，其数据安全直接关乎国家主权和国家利益。在更深层次上，消费类可穿戴智能设备数据安全是事关人类未来的伦理问题。随着消费类可穿戴智能设备的智能化水平不断提高，人机边界日益模糊，人的思维、行为、决策都可能受到智能设备的影响和操控。这种“算法主导”的异化现象值得高度警惕。21 3.2 消费类可穿戴智能设备数据安全责任主体 围绕消费类可穿戴智能设备的数据安全问题，涉及多个相关方，包括制造商、供应商、运营商、服务提供商、用户和监管机构。每个相关方在设备的整个生命周期中扮演着不同的角色和承担不同
92、的责任，以确保数据的安全和隐私保护。3.2.1 厂商 厂商是指制造商、供应商、运营商和服务提供商等在消费类可穿戴智能设备生态系统中负责生产、供应、运营和服务的主体。在数据安全方面，厂商的职责包括确保设备和服务的安全性、合规性以及用户数据的保护等，以确保各方共同维护数据安全和用户隐私。1.制造商 制造商是负责设计、开发和生产消费类可穿戴智能设备的公司或实体。他们负责设备的硬件和软件设计，确保产品功能的实现和用户体验的优化。制造商的工作包括从初始概念设计到最终生产的整个过程，确保设备的质量、安全性和性能符合预期。制造商在设备设计和生产中承担着重要的数据安全责任。他们需要在设计阶段就考虑数据安全，通
93、过采用安全设计和开发实践，确保设备固件和软件的安全性。制造商还需集成安全芯片和加密技术，保障数据在存储和传输过程中的安全性。定期发布安全更新和补丁，修复已知漏洞，以确保设备的持续安全。通过第三方安全认证，验证设备的安全性，增强用户信任。2.供应商 供应商是为制造商提供所需组件和材料的公司或实体。这些组件和材料包括传感器、芯片、外壳、电池等。供应商需确保所提供的产品符合质量和安全标准，以支持制造商的生产需求。供应商在供应链中起着至关重要的作用，确保制造商能够获得高质量的组件以生产出可靠的产品。供应商在确保供应链安全方面扮演关键角色。他们需要确保所有组件和材料的来源可靠，防止伪造和恶意代码的植入。
94、供应商必须遵守相关的安全标准和法规，确保所提供的组件和材料符合安全要求。建立透明的供应链管理系统，使每个组件的来源可追溯，确保整个供应链的安全性。3.运营商 运营商是负责设备的网络连接和数据传输服务的公司或实体。他们提供网络基础设施，确保设备能够与互联网和其他设备进行通信。运营商还负责管理网络的安全性，确保数据在传输过程中不被截取或篡改。运营商的职责包括提供可靠的网络服务和实施安全措施，以保障数据传输的安全性。运营商在设备的网络连接和数据传输过程中承担数据安全责任。他们需要提供安全的网络环境，防止数据在传输过程中的截取和篡改。采用强加密协议如 TLS/SSL，确保数据在网络上传输时的机密性和完
95、整性。实施严格的访问控制和认证机制，确保只有授权用户和设备能够接入网络，维护数据传输的安全。22 4.服务提供商 服务提供商是负责数据存储、处理和分析的公司或实体。他们提供后端支持和云服务，确保数据能够安全地存储和高效地处理。服务提供商的职责包括数据加密、访问控制、数据备份和恢复等。服务提供商需要确保数据的机密性、完整性和可用性，遵循相关的法律法规，保护用户隐私。服务提供商负责数据的存储、处理和分析，确保数据在使用过程中的安全性。通过在数据存储和处理过程中使用强加密技术，保障数据的机密性和完整性。实施细粒度的访问控制和权限管理，确保只有经过授权的用户和应用程序才能访问特定数据。定期备份数据，确
96、保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢复。遵循数据最小化原则，确保数据的收集和使用符合隐私保护法规，保护用户隐私。3.2.2 用户 用户是消费类可穿戴智能设备的终端使用者，通过使用这些设备，他们可以获取健康监测、运动追踪、信息提醒等多种服务。用户在数据安全方面也肩负着重要责任，通过合理使用设备并采取必要措施保护个人数据，他们可以有效减少数据泄露和隐私侵犯的风险。用户需要具备基本的数据安全知识和意识，了解使用消费类可穿戴智能设备可能带来的数据安全风险。通过学习和了解设备的使用说明、安全建议和隐私政策，用户能够更好地保护自己的数据安全。在设置设备和关联账户时，用户应使用强密码，并启用双因素认证（2FA
97、）等多重身份验证措施，以增强账户的安全性。强密码应包含字母、数字和特殊字符，避免使用容易被猜测的密码。此外，用户应定期检查设备和关联应用程序的更新，及时安装厂商发布的安全补丁和固件更新。这些更新通常包含安全修复，能有效防止已知漏洞被利用。定期备份设备中的重要数据也很关键，确保在设备丢失或损坏时能够进行数据恢复。用户可以利用云存储服务或本地存储设备进行数据备份，以防止数据丢失。隐私设置与权限管理也是用户责任的一部分。用户应仔细检查设备和应用程序的隐私设置，根据需要调整数据共享和访问权限，避免授予不必要的权限，并限制应用程序对敏感数据的访问。定期审查和更新隐私设置，确保数据安全。安全使用环境对保护
98、数据传输的安全性也至关重要。用户应尽量避免在公共网络（如公共Wi-Fi）环境下使用设备进行敏感操作，以防数据被截获。在出售、转让或报废设备前，用户应确保所有个人数据已被彻底删除。用户可以通过设备的恢复出厂设置或使用数据擦除工具，确保数据无法恢复。发现设备或账户存在安全问题或遭受攻击时，用户应及时向设备厂商或相关服务提供商报告。通过积极合作，用户可以帮助厂商和服务提供商尽快采取措施解决问题，防止进一步的损害。3.2.3 监管机构 监管机构是指政府机构、行业协会、标准化组织等负责制定和执行消费类可穿戴智能设备数据安全法规和标准的主体。在数据安全方面，监管的职责包括制定政策法规标准、监督执行、推动行
99、业自律、教育和宣传等，以确保各方共同维护数据安全和用户隐私。23 1.政府机构 政府机构在数据安全的监管中扮演核心角色，主要负责立法、监督、执法、资源投入、公众教育以及国际合作。首先，政府机构通过制定和完善数据安全相关的法律法规和政策，明确各责任主体的义务和违规处罚措施，推动数据安全的法治化进程。例如，个人信息保护法和数据安全法等法律法规，明确了企业在数据收集、存储、使用和传输等过程中的责任和义务，对违规行为设立了明确的处罚机制。在监督方面，政府机构通过定期检查与抽查，监督制造商、供应商、运营商和服务提供商等主体的合规情况。对于发现的违规行为，政府机构依法采取惩戒措施，确保各主体严格遵守数据安
100、全法律法规。国家互联网信息办公室、国家市场监督管理总局、公安部、工业和信息化部等定期开展合规检查，对不符合法律要求的企业进行处罚，这种监督机制确保了数据保护法律的有效执行。政府机构还投入资源支持数据安全技术研发和基础设施建设，提供资金和政策支持，鼓励数据安全技术创新。这包括政府资助的数据安全研究项目、创新基金和税收优惠政策等，旨在促进先进数据安全技术的发展和应用。通过开展公众教育活动，政府机构提高公众的数据安全意识和自我保护能力。这些活动包括发布数据安全指南、举办研讨会和培训课程，以及通过媒体传播数据安全知识。此外，政府机构积极参与国际数据安全治理合作，协调跨境数据流动的安全管理，推动建立全球
101、数据安全治理框架。通过参与国际组织和多边合作机制，政府机构努力推动全球范围内的数据安全标准和法规的统一，促进国际间的数据安全合作。政府机构通过国际标准化组织（ISO）和经济合作与发展组织（OECD）等平台，参与制定全球数据安全标准和框架，确保跨境数据流动的安全性和合法性。2.行业协会 行业协会是由相关企业和机构自愿组成的组织，旨在推动行业内部的数据安全自律和标准化工作。首先，行业协会负责制定行业内部的数据安全自律规范和行为准则，推动企业遵守数据安全最佳实践。这些规范和准则为企业提供了明确的操作指南，帮助它们在日常运营中实施有效的数据安全措施。通过组织成员企业共同讨论和制定数据安全标准，行业协会
102、为行业提供了统一的技术规范，确保所有企业在数据安全方面达到相同的高标准。行业协会还积极促进企业间的数据安全技术交流与合作，通过举办研讨会、培训课程和技术论坛等活动，提升从业人员的数据安全意识和技能水平。这些活动不仅有助于企业了解最新的数据安全技术和趋势，还促进了行业内的知识共享和创新。为了维护行业的整体声誉，行业协会推动行业内部的自律机制建设，建立数据安全监督和评估体系。通过内部通报和处理违反自律规范的企业，行业协会能够及时纠正不当行为，确保行业内的企业严格遵守数据安全标准。这种内部监督机制不仅有助于提高行业的整体数据安全水平，还增强了公众和消费者对行业的信任。此外，行业协会在政府与企业之间发
103、挥桥梁作用，向政府机构提供行业数据安全现状和需求的反馈，参与政策和法规的制定和修订。通过代表行业向政府和公众发声，行业协会争取有利于行业发展的政策支持和社会理解。这种双向沟通不仅有助于政府制定更符合行业实际情况的政策和法规，还确保了企业的声音在政策制定过程中得到充分考虑。24 3.标准化组织 标准化组织负责制定和发布数据安全相关标准，推动消费类可穿戴智能设备数据安全的标准化和规范化。标准化组织组织专家和行业代表，制定涵盖硬件安全、软件安全、数据加密、隐私保护等方面的数据安全标准，并推动标准的国际化，确保标准与国际接轨，提升其国际影响力。标准化组织开展数据安全技术研究，跟踪国内外技术发展动态，推
104、动标准化技术创新，并组织数据安全技术的试点示范，验证标准的可行性和有效性。标准化组织还与国内外标准化组织和科研机构合作，协调跨领域、跨行业的标准化工作，参与国际标准化活动，推动我国数据安全标准在国际上的应用和认可。通过建立数据安全标准的认证和评估体系，对符合标准的产品和服务进行认证，提供市场认可的标准标志，标准化组织确保标准的实施符合预期效果，并及时更新和改进标准内容。3.2.4 测评机构 测评机构是独立的第三方组织，负责对消费类可穿戴智能设备进行安全评估和认证，以确保设备符合安全标准和法规要求。测评机构不仅帮助确保消费类可穿戴智能设备的安全性，也增强了用户对设备的信任度，促进了设备的广泛应用
105、和行业的健康发展。测评机构的独立性和专业性是保障设备安全的重要基础，确保了评估结果的客观性和公正性，从而为消费者提供更安全可靠的产品。测评机构在保障消费类可穿戴智能设备数据安全中扮演着至关重要的角色，主要责任包括对设备进行全面的安全测试和评估，识别潜在的安全漏洞和风险。测评机构需制定和实施严格的测试标准和流程，确保设备在设计、生产、部署和使用的各个环节均能达到高水平的安全性。具体来说，测评机构需要开展一系列的技术测试，包括渗透测试、漏洞扫描、代码审查和配置评估等，以识别和评估设备存在的安全缺陷。通过这些测试，测评机构能够发现设备在硬件、固件和软件层面的潜在风险，并提出改进建议。发布详细的评估报
106、告是测评机构的重要职责之一，这些报告不仅包含测试的发现和分析结果，还提供详细的改进建议，帮助制造商、供应商、运营商和服务提供商改进设备的安全性，确保其符合行业标准和法规要求。评估报告应透明且可操作，便于各相关方理解和实施改进措施。此外，测评机构需定期对设备进行重新评估，确保其在整个生命周期内的持续安全性。这包括定期的安全审计和更新评估，确保设备在面对不断演变的安全威胁时，始终保持高水平的安全防护。3.3 消费类可穿戴智能设备数据处理安全风险 在消费类可穿戴智能设备的数据处理过程中，制造商、供应商、运营商和服务提供商等各厂商在数据收集、存储、传输、使用、提供和删除等环节面临诸多安全风险，表5 展
107、示了厂商在消费类可穿戴智能设备数据处理过程中涉及的安全风险。25 表表 5 5 消费类可穿戴智能设备数据处理安全风险消费类可穿戴智能设备数据处理安全风险 处处理环节理环节 风险类型风险类型 制造商制造商 风险风险 供应商供应商 风险风险 运营商运营商 风险风险 服务提供商服务提供商 风险风险 数据收集数据收集 安全漏洞 设备被黑客攻击，数据被窃取 提供的组件存在安全漏洞 网络服务被利用，数据泄露 应用存在漏洞，数据被非法采集 数据过度采集 设备采集非必要数据，违反数据最小化原则 提供的组件支持过度数据采集 网络服务被用于支持过度数据采集 服务设计导致过度采集用户数据 数据存储数据存储 加密不足
108、 设备存储数据未加密 存储组件加密强度不够 云服务数据未加密 服务端数据未加密或加密不当 访问控制缺失 设备数据易被未授权访问 存储组件访问控制不严格 云服务访问控制缺陷 服务端访问控制不严格 安全运维不到位 设备数据丢失风险 存储组件运维安全问题 云服务运维安全问题 服务端运维安全问题 数据传输数据传输 传输安全 设备数据传输易受窃听 传输组件安全性不足 网络传输易受窃听和篡改 服务数据传输安全问题 数据包问题 设备数据传输不稳定 传输组件导致数据包问题 网络传输导致数据包问题 服务数据传输不稳定 数据使用数据使用 数据脱敏不彻底 设备数据脱敏措施不足 数据脱敏技术提供不当 数据脱敏措施不足
109、 服务数据处理脱敏不彻底 数据特征泄露 设备数据特征保护不力 数据特征保护技术不足 数据特征保护措施不足 服务数据处理特征泄露风险 算法偏差 设备算法可能存在偏差 算法提供可能存在偏差 网络服务支持算法偏差 服务算法设计可能存在偏差 数据提供数据提供 数据超范围分享 设备数据被超范围分享 数据共享技术不当 网络服务被用于数据超范围分享 服务数据被超范围分享 安全防护不力 设备数据共享安全问题 数据共享技术安全问题 网络服务数据共享安全问题 服务数据共享安全问题 数据用途偏离 设备数据被用于不当用途 数据用途控制不当 网络服务支持数据用途偏离 服务数据被用于不当用途 数据删除数据删除 删除不及时
110、 设备删除请求响应不及时 删除技术响应不及时 删除服务响应不及时 服务端删除请求响应不及时 数据残留 设备数据残留 问题 存储组件数据残留问题 云服务数据残留问题 服务端数据残留问题 3.3.1 数据收集环节的风险 一是传感器和软件如果缺乏安全验证，可能存在漏洞或后门，导致数据被未授权方窃取。根据研究，目前市面上不少消费类可穿戴智能设备的应用程序都存在代码漏洞，攻击者可通过网络攻击获取设备控制权，进而非法采集数据。2018 年，挪威消费者委员会对 4款智能手表进行安全测试，发现其中一款手表存在严重的安全漏洞，攻击者可以通过互联网秘密监听手表的麦克风，实时窃听孩子的对话。2022 年，央视 31
111、5 晚会专门设立网络安全实验室环节，通过测试发现孩子的手表可以被黑客进行实时监控，黑客能够直接获取儿童日常的行走轨迹，以及实时环境声音。部分低配儿童手表沦为行走的偷窥器，引起社会普遍关注。二是一些设备制造商和服务提供商，为追求商业利益最大化，可能采取数据过度采集的策略，这不仅违背数据最小化原则，也加剧了数据泄露风险。以智能手环为例，正常使用其计步、心率等功能，完全不需采集用户的通讯录、位置等隐私数据，但现实中这种行为屡见不鲜。2023 年，一位母亲购买了一款智能校服，希望借助其卫星定位功能掌握孩子 26 的实时位置。然而，这款智能校服却暴露了孩子的位置隐私。有不法分子利用其软件漏洞，批量泄露了
112、数千名学生的实时位置，还对部分学生实施了跟踪骚扰。此事给孩子和家长都带来了切实的人身安全威胁。3.3.2 数据存储环节的风险 一是云端数据未做加密，或加密强度不够，存在数据裸奔的风险。根据统计，目前半数以上的云用户没有对其关键数据进行加密。2021年，一位 fitbit的用户惊讶地发现，自己的运动数据，包括每天的步数、心率、睡眠时间等，在自己不知情的情况下被公开到了搜索引擎上。原来，fitbit 的服务器存在隐私防护的漏洞，用户的数据在未经适当脱敏的情况下被泄露。此事给用户的隐私保护敲响了警钟。二是云上数据因身份认证、访问控制等措施缺失，可能被越权访问。特别是在多租户的公有云场景，资源共享导致
113、攻击面扩大，数据被其他租户和内部管理员窃取的风险加剧。一位老人的智能血压计泄露的用药信息，被不法商家用于精准营销，给生活带来不便。三是企业自建或租用的云存储服务，安全运维不到位，存在数据丢失、泄露等风险。数据丢失风险主要源于硬件故障、软件错误、人为失误等因素，可能导致业务中断和经济损失。数据泄露风险来自访问控制缺陷、传输加密不足、供应商管理疏漏等问题，可能致使敏感信息外泄，损害企业声誉，甚至面临法律和经济制裁。此外，恶意攻击、内部人员操作不当等也可能让数据遭到篡改，影响数据完整性，导致决策依据错误和业务运转混乱。网络故障、系统维护、供应商停止服务等因素还可能引发服务中断风险，无法按需获取数据，
114、严重影响业务连续性。3.3.3 数据传输环节的风险 一是消费类可穿戴智能设备数据多通过无线通信技术（如蓝牙、Wi-Fi、5G 等）上传至终端 App 或云端，传输过程极易受到窃听和篡改。根据研究，市面主流的智能手环，超过 60%采用明文传输数据和指令，存在严重的中间人攻击风险。2018 年，挪威消费者委员会对 4 款智能手表进行安全测试，发现其中一款手表在数据传输过程中使用了弱加密算法，黑客可以轻易破解，获取孩子的实时位置信息。黑客可轻易利用蓝牙嗅探器等工具，对无线电波进行侦听，实施数据窃取。二是传输过程中还可能出现数据包遗失、失序、重放等问题。数据包遗失会导致信息传输不完整，接收方无法获得全
115、部内容，影响业务流程的正常进行。数据包失序可能扰乱信息的原有逻辑顺序，让接收方难以正确理解信息含义，做出错误判断和处理。数据包重放则可能让接收方误以为收到了新的信息，重复处理已经完成的任务，浪费时间和资源。此外，数据包传输延迟过高也会对时效性要求较强的业务造成影响，甚至引发后续一系列连锁反应，损害企业利益。3.3.4 数据使用环节的风险 一是数据脱敏不彻底，存在隐私泄露风险。传统的数据脱敏方法（如加密、混淆、假名化等），只能防止数据被直接识别，但难以抵御基于关联数据的隐私推断攻击。2017 年，某健身软件发布了全球运动手环热图，其中就显示美国士兵的运动轨迹，导致美国军事基地的坐标被完全泄露，手
116、环记录的轨迹不仅描绘了基地的轮廓，还可以看到轨迹路线，车辆物流运输路线等敏感信息。对此，需采用同态加密、安全多方计算、差分隐私等新兴隐私保护技术，在保留数据统计特性的同时，防止敏感信息泄露。27 二是在数据特征提取过程中，如果缺乏访问控制和流程管控，可能导致中间特征数据被窃取，甚至通过特征工程逆向出原始数据。一位白领的智能手环记录的详细运动轨迹，成为前任跟踪骚扰的依据。对此，要严格限制和审计对中间数据的访问，并采用 PCA 降维、子空间随机映射等技术，提高数据特征的不可逆性。三是在数据分析、挖掘环节，算法模型可能存在偏差，造成对不同群体的隐性歧视。如一些疾病风险评估模型，可能会过度关联某些种族
117、、地域因素，产生不公平的预测结果。3.3.5 数据提供环节的风险 一是数据售卖和转让，可能超出用户授权的范围，违反用户意愿。近年来，就发生多起 App 超范围向第三方分享用户健康数据的事件，引发广泛质疑。一位老人的智能血压计泄露的用药信息，被不法商家用于精准营销，给生活带来不便。对此，需建立面向用户的数据授权机制，让用户清晰知晓并自主决定数据去向。同时，监管机构应加强对数据交易的备案审查。二是共享数据的安全防护不力，存在二次泄露风险。接收共享数据的第三方，可能缺乏足够的安全管理能力，或违反双方的数据安全协议，造成共享数据的非授权扩散。对此，需明确双方的安全责任，对共享数据全生命周期管理；探索基
118、于区块链的数据共享安全机制，利用智能合约实现细粒度授权、访问控制和责任追溯。三是共享数据的用途可能偏离初衷，被用于商业监控、广告投放等侵犯隐私的用途。共享数据被用于商业监控，可能在用户不知情的情况下，捕捉其网络行为和位置信息等，侵犯用户隐私，引发用户对企业的反感和投诉。用户数据还可能在未经允许的情况下，被共享给第三方广告商，用于精准广告投放，让用户产生被窃取信息和被操纵的负面情绪，损害企业形象。一旦涉及未成年人等敏感群体数据，用途偏离更可能引发法律纠纷，让企业面临高额赔偿，品牌声誉严重受损。此外，内部人员违规使用共享数据牟利、数据二次共享失控等风险也不容忽视，极易引发连锁反应，后果不堪设想。3
119、.3.6 数据删除环节的风险 一是消费类可穿戴智能设备的数据存储较为分散，从用户提出删除请求到后台最终执行，往往存在一定的时间差。这就存在数据删而不尽、分身泛滥的风险。具体而言，一些消费类可穿戴智能设备厂商和服务提供商对删除请求的响应不够及时，没有在承诺时限内完成删除。还有一些厂商以已做数据脱敏为由拒绝删除请求。更有甚者，表面答应删除，实则数据分身多处，用户即便行使了删除权，个人数据仍在平台的不同业务和数据库间雪藏流转。2022 年，国内一款热门减肥 App 就曝出“数据删除门”丑闻。有用户反馈称，希望注销账号，删除个人信息，但平台客服以“系统还在升级优化”为由，拒绝了请求。经多次投诉，平台才
120、提供了注销通道，然而注销后 App 未经用户同意，又将其个人信息回填至引荐的健身 App 账号。二是即便平台按要求删除了用户数据，但由于消费类可穿戴智能设备芯片、存储卡的物理特性，删除操作实际上只是使数据不可见，原物理介质单元并未立即释放。这种状态下，数据残留在存储介质上。攻击者可能会利用数据恢复技术，如磁盘扫描、存储芯片测试等，将已删数据重新还原。因此，对于涉及重要隐私的数据，有必要在逻辑删除基础上，及时进行物理擦除、粉碎销毁等操作。三是消费类可穿戴智能设备生成的部分原始数据（如用户运动轨迹）可能涉及他人隐私，用户删除请求无法触及。用户运动轨迹数据可能包含与其同行人员的隐私信息，在未经他人授
121、权的情况下采集和存储，侵犯他人隐私权，引发纠纷和投诉。即便用户提出删除 28 请求，这些涉及他人隐私的原始数据也难以从系统中彻底清除，存在二次泄露的风险，影响面可能进一步扩大。倘若原始数据被恶意利用，还可能对相关人员的人身、财产安全构成威胁，给企业带来难以承受的法律和舆论压力。此外，原始数据的跨境传输可能触犯数据本地化要求，面临监管处罚；数据汇总分析也可能揭示个人敏感信息，违反数据最小化原则。3.4 消费类可穿戴智能设备数据安全挑战分析 相比于常见的数据安全风险，消费类可穿戴智能设备面临着数据多样性与高敏感性、设备分布广泛、实时性要求、资源受限环境、多层次传输链路、跨平台互操作性等多方面的挑战
122、。针对这些挑战，需制定更细化和全面的数据安全标准，涵盖数据采集、传输、存储、使用、提供、删除等各个环节，确保消费类可穿戴智能设备的数据安全和用户隐私保护。消费类可穿戴智能设备在数据处理活动各环节面临多重挑战，包括数据采集的过度和脱敏困难、数据存储保护的乏力、以及数据开发使用中的矛盾。设备制造商和服务提供商需要在各个环节采取有效的安全措施，平衡功能需求和隐私保护，确保数据安全性和用户隐私的保护。3.4.1 数据种类多样性与高敏感性 消费类可穿戴智能设备采集的数据种类繁多，包括生理参数（如心率、体温、血压）、位置信息、行为习惯等。这些数据具有高度的敏感性，与个人的健康状况和生活习惯密切相关。一旦泄
123、露，可能对用户的隐私和安全造成严重影响。因此，保护这些数据的安全性和隐私性成为首要挑战。1.生理参数 生理参数是消费类可穿戴智能设备采集的核心数据之一，涵盖心率、体温、血压、血糖、睡眠模式等。这些数据能够详细反映用户的健康状态。例如，持续监测的心率数据可以揭示用户的心脏健康情况，睡眠模式数据可以帮助分析用户的睡眠质量。由于这些数据与用户的健康密切相关，一旦泄露，可能被用于恶意目的，如健康保险欺诈或非法健康评估。2.位置信息 位置信息包括卫星定位数据和用户的移动轨迹，能够揭示用户的日常活动和位置。这类数据的敏感性在于它不仅可以显示用户的当前所在位置，还能通过分析历史数据预测用户的行为模式。例如，
124、通过位置信息可以推断出用户的居住地址、工作地点和常去的场所。一旦这些信息被泄露，用户可能面临跟踪、骚扰甚至人身安全威胁。3.行为习惯 行为习惯数据包括用户的运动模式、日常活动习惯、饮食记录等，能够反映用户的生活方式和行为特征。这些数据有助于个性化服务的提供，但同样具有高度的隐私风险。例如，详细的运动数据可以显示用户的锻炼习惯，饮食记录可以反映用户的饮食偏好和健康 29 状况。如果这些数据被不法分子获取，可能用于精准广告投放或行为操纵，严重侵犯用户隐私。3.4.2 设备和数据的广泛分布 消费类可穿戴智能设备因其便携性和多功能性，通常是随身携带的，导致数据分布广泛且分散。这些设备可能会在各种环境中
125、使用，包括家中、办公室、户外等，增加了数据采集和传输过程中被攻击的风险。移动环境中的网络连接也可能不稳定，增加了数据传输的复杂性和风险。1.环境多样性和数据风险 由于消费类可穿戴智能设备在不同环境中的使用，数据安全面临的挑战也随之增加。在家庭环境中，设备可能连接家庭 Wi-Fi 网络，享有相对稳定的网络连接和较低的安全威胁。然而，在办公室和公共场所，如咖啡馆、健身房，设备连接的网络可能存在潜在的安全漏洞，易受中间人攻击和其他网络攻击的影响。此外，户外环境中，设备可能使用蜂窝数据连接或公共Wi-Fi，这些连接往往不如家庭网络可靠和安全，进一步增加了数据传输的复杂性和风险。2.移动环境中的网络连接
126、问题 移动环境中的网络连接稳定性不足是另一个显著的挑战。消费类可穿戴智能设备在用户移动过程中会频繁切换网络，如从家庭 Wi-Fi 切换到手机数据，再切换到公共 Wi-Fi。每次网络切换都是潜在的安全漏洞，可能会被攻击者利用进行数据截取或中断。此外，移动环境中的网络信号强度和质量不一，可能导致数据传输中断、延迟和数据包丢失，进一步增加了数据安全风险。3.数据分散和攻击面扩大 消费类可穿戴智能设备的数据广泛分布在多个设备和平台上，包括用户的智能手机、云服务器、和其他互联设备。这种数据的分散性扩大了攻击面，使得攻击者有更多的机会和路径来尝试获取数据。例如，攻击者可以针对云端存储进行攻击，或者通过劫持
127、用户的智能手机来获取同步的数据。因此，必须在每个环节和节点上都采取严密的安全措施，以确保整个数据链的安全性。3.4.3 实时性与低延迟要求 消费类可穿戴智能设备常用于实时健康监测和运动追踪，对数据处理的实时性和低延迟有较高要求。这些设备需要迅速捕捉和分析数据，以便及时反馈用户的健康状态和运动表现。在保证数据安全的同时，还需确保数据处理的及时性，这对加密算法和安全协议的性能提出了较高的要求。1.实时健康监测的需求 在实时健康监测中，设备需要连续不断地采集和分析用户的生理数据，如心率、体温和血氧水平。这些数据的实时性对于及时检测健康异常、预防疾病和提供紧急医疗反应至 30 关重要。例如，心率监测设
128、备必须在几毫秒内处理和传输数据，以便及时检测心律不齐等问题。如果数据处理存在延迟，可能导致健康风险的延迟发现，从而影响用户的健康管理。2.运动追踪的即时反馈 运动追踪设备需要实时记录用户的运动数据，如步数、速度和运动轨迹，并即时提供反馈和指导。这种实时反馈可以帮助用户调整运动强度、保持良好的运动姿势和避免运动损伤。为了实现这种即时反馈，数据处理必须具备低延迟特性，确保用户在运动过程中能够获得实时的指导和建议。3.加密算法和安全协议的性能要求 为了保障数据安全，所有传输的数据都需要进行加密。然而，加密和解密过程会增加数据处理的时间，这与实时性要求形成了矛盾。因此，需要高效的加密算法和安全协议，以
129、平衡数据安全和处理速度。现有的加密技术，如 AES（高级加密标准）和 RSA（公钥加密算法），尽管安全性高，但在资源受限的消费类可穿戴智能设备上实现低延迟仍然是一个挑战。3.4.4 资源受限的设备环境 许多消费类可穿戴智能设备由于体积小、重量轻，通常具有有限的计算资源、电池容量和存储空间。这种资源受限的设备环境对传统的数据安全措施提出了挑战，尤其是那些依赖于复杂加密算法和多层安全机制的措施。为了在这些受限环境中确保数据安全，必须对现有的安全策略进行优化和调整。1.计算资源限制 消费类可穿戴智能设备的处理能力通常远不及智能手机或计算机，无法承受复杂的加密和解密运算。传统的加密算法，如 RSA 和
130、 AES，尽管安全性高，但其计算开销对于资源受限的设备来说过于庞大。因此，需要采用轻量级加密算法，如椭圆曲线加密（ECC），这种算法在提供相同安全强度的同时，计算和存储需求显著降低。2.电池容量限制 消费类可穿戴智能设备的电池容量通常较小，需要长时间续航以满足用户的日常使用需求。复杂的安全运算会消耗大量的电能，影响设备的续航时间。因此，节能型的安全算法和策略显得尤为重要。例如，可以采用对称加密方式，这种方式在加密和解密过程中计算量较小，从而减少电量消耗。此外，利用设备的低功耗模式和智能电源管理技术，可以进一步延长设备的使用时间。3.存储空间限制 消费类可穿戴智能设备的存储空间有限，不适合存储大
131、量的数据或复杂的安全证书。为了克服这一限制，可以使用紧凑型的数据结构和压缩算法，减少数据的存储需求。还可以利用云存储，设备只需存储必要的临时数据，其余数据可加密后上传至云端，既保证数据安全，又节省本地存储空间。31 3.4.5 多层次数据传输链路 消费类可穿戴智能设备的数据传输涉及多个层次，包括设备到手机、手机到云端，以及不同设备之间的直接通信（如通过蓝牙）。每个层次的传输链路都可能成为潜在的攻击目标，需要在每个环节确保数据的完整性和机密性，以防止数据泄露和篡改。1.设备到手机的数据传输 在设备与手机之间的数据传输通常通过蓝牙或 Wi-Fi 进行。蓝牙连接虽然方便，但其安全性相对较低，容易成为
132、攻击目标。未加密的蓝牙连接可能会被中间人攻击拦截，导致数据泄露或篡改。为了确保数据传输的安全性，必须使用强加密协议（如 Bluetooth Secure Simple Pairing，SSP）和数据认证机制，确保只有经过认证的设备才能建立连接并传输数据。2.手机到云端的数据传输 从手机到云端的数据传输通常通过互联网进行，包括 Wi-Fi 和蜂窝数据网络。这一层的数据传输面临更多的安全威胁，如中间人攻击、DNS 劫持和数据窃取等。确保数据传输安全的关键是使用传输层安全（TLS）协议，对数据进行加密和认证。此外，数据传输应避免使用不安全的公共 Wi-Fi 网络，如果必须使用，应通过虚拟专用网络（V
133、PN）来增强传输安全性。3.设备之间的直接通信 不同消费类可穿戴智能设备之间的直接通信（如通过蓝牙或 NFC）增加了数据传输的复杂性和安全风险。这类通信可能用于设备间数据同步、共享和协作。为了防止未经授权的设备访问和数据拦截，需要建立严格的设备配对和认证机制，如使用加密密钥进行设备认证，确保只有经过授权的设备能够进行通信和数据交换。3.4.6 跨平台互操作性 随着消费类可穿戴智能设备的生态系统不断扩大，设备之间的数据同步和跨平台互操作性的需求显著增加。这些设备通常来自不同的制造商，运行在不同的操作系统和平台上，如 Android、iOS 和各种专有系统。不同设备和平台之间的安全协议和标准可能不
134、一致，这种不一致性增加了数据在跨平台传输过程中的安全风险。1.跨平台数据传输的挑战 不同平台和设备之间的数据传输需要兼容多种通信协议和数据格式。由于各平台的安全机制和加密标准各异，跨平台数据传输可能面临以下挑战：（1）安全协议不一致：不同设备和平台可能采用不同的加密标准和安全协议，如某些设备使用AES加密，而其他设备可能使用RSA加密。这种不一致性可能导致数据在传输过程中容易受到攻击。（2）数据格式不兼容：不同平台使用的数据格式可能不兼容，增加了解析和处理数据的复杂性，可能导致数据丢失或篡改。32 （3）网络环境差异：不同网络环境下的安全性差异也可能影响数据传输的安全性，例如，公共 Wi-Fi
135、和家庭网络的安全性就存在显著差异。2.第三方应用的安全风险 跨平台互操作性还引入了第三方应用的接入，这些应用可能需要访问用户的敏感数据。未经严格控制的第三方应用可能成为数据泄露和滥用的来源。因此，确保第三方应用的安全性和可信赖性至关重要。（1）准入机制：建立严格的准入机制，确保只有经过认证和安全审查的第三方应用才能访问设备和数据。对第三方应用进行定期安全评估和审计，确保其遵守数据保护标准和隐私政策。（2）数据访问控制：实施细粒度的数据访问控制，确保第三方应用只能访问其运行所需的最低限度数据，防止过度权限和数据滥用。3.4.7 把控困难的数据采集 消费类可穿戴智能设备在追求个性化健康监测和行为分
136、析功能的过程中，面临数据采集过度和动态脱敏能力不足的双重挑战。设备为优化用户体验，往往会出现因持续采集大量生理指标和行为数据导致的数据过度收集；实时、多样的数据也对动态脱敏提出了更高要求，但传统脱敏技术难以适应，导致数据安全和实用性难以平衡。1.功能需求导致采集过度 消费类可穿戴智能设备为实现个性化的健康监测、行为分析等功能，需要持续不间断地采集用户的生理指标、行为习惯等敏感数据。以智能手环为例，除了采集用户的运动数据外，还可能搜集用户的心率、睡眠、地理位置等信息。虽然这些数据有助于优化用户体验，实现精准健康管理，但也使设备变成了行走的隐私收集器。不少设备存在数据滥采集问题，超出功能和服务所需
137、的范围，过度采集用户隐私数据。海量敏感数据一旦泄露，将对用户隐私安全造成难以挽回的损害。如何权衡设备功能与隐私保护，遵循数据最小化原则，避免不必要的敏感数据采集，是设备厂商面临的重大挑战。2.动态脱敏能力不足 即便是经过用户授权采集的敏感数据，为避免二次泄露，仍需进行脱敏处理。但消费类可穿戴智能设备所采集数据的实时性、多样性，对动态化脱敏提出了更高要求。传统的离线脱敏技术难以适应设备实时数据处理场景，而简单采用静态脱敏规则，无法充分应对复杂多变的数据形态。同时，一味追求脱敏强度，可能损害数据可用性，影响后续的分析处理。如何在海量异构数据的实时采集过程中，有的放矢地实施动态化脱敏，平衡数据安全与
138、效用，是目前业界尚未有效解决的技术难题。许多设备厂商受限于自身的技术能力，无法开发高效实用的动态脱敏机制，致使脱敏不彻底的隐患频发。3.4.8 保护乏力的数据存储 云存储系统在服务海量异构数据的过程中，面临着细粒度访问控制、高效加密机制和数据备份审计等多重挑战。实现细粒度访问控制需要对不同用户角色和数据敏感度进行复 33 杂的管理，而传统的访问控制模型难以满足云存储环境的灵活性需求。此外，实时高效的加密机制在保护数据机密性时也面临性能瓶颈，传统加密方法无法兼顾安全性和实时性。最后，虽然云存储服务宣称进行了可靠的异地容灾备份，但缺乏透明的审计手段，用户无法验证数据备份的可靠性和安全性。这些问题使
139、得云存储的数据保护和管理变得更加复杂和紧迫。1.细粒度访问控制困难 云存储系统为海量异构数据提供服务，不同用户角色、组织机构对数据的访问权限差异很大。要实现细粒度的权限管理，需要对企业内外部的用户身份进行统一管理，对不同数据的敏感程度进行分类分级，工作量非常大。此外，云存储环境下，用户身份和权限信息的分散存储也增加了访问控制的难度。传统的基于用户身份和角色的访问控制模型难以满足云存储的灵活性和可扩展性需求。如何在复杂多变的云存储环境下实现高效、动态的细粒度访问控制，是一个亟待解决的难题。2.高效加密机制缺乏 对存储的数据进行加密是保护数据机密性的有效手段。但消费类可穿戴智能设备采集数据的速率很
140、高，对数据的实时处理要求也高，完全依靠传统的加密方法难以在安全和效率之间取得平衡。传统的加密算法多为计算密集型，加解密过程耗时较长，难以满足实时数据处理的需求。同时，大量设备产生的海量数据对加密密钥的管理也提出了挑战。如何设计高效的加密机制，在保证数据安全的同时，不影响数据的实时处理和可用性，是云存储数据保护面临的另一个问题。3.数据备份审计不足 虽然云存储服务提供商声称对用户数据进行了异地容灾备份，但缺乏有效的审计手段，用户无法确认数据是否真正做到了可靠备份，也难以追踪备份数据的使用情况。数据备份对于保障数据可用性和完整性至关重要，但用户对备份过程缺乏可见性和控制力。云服务提供商的备份策略、
141、备份数据的存储位置、备份频率等信息对用户来说都是一个黑盒。缺乏透明、可信的备份审计机制，用户难以验证云服务提供商是否履行了数据备份的承诺，备份数据是否被恰当地保护。这种情况下，一旦发生数据丢失或泄露事件，用户的损失将难以弥补。3.4.9 数据开发使用矛盾 消费类可穿戴智能设备在数据开发使用过程中面临多重挑战。其中数据融合可能导致隐私泄露，数据共享的困难阻碍了数据的最大价值发挥，用户对自身数据的知情权和控制权不足，多方主体在数据使用上的法律约束和协作机制不完善等问题对消费类可穿戴智能设备的广泛应用和用户数据安全提出了严峻挑战。1.数据融合泄露隐私 消费类可穿戴智能设备随时采集个人的时空数据、健康
142、指标和社交互动信息，这些数据与手机定位、公共交通刷卡等其他数据融合后，不法分子可以分析出个人的行踪规律、34 生活模式和社交偏好，导致跟踪、绑架、入室盗窃等犯罪行为的发生。此外，心率、血压等健康数据若被保险公司、健身机构等获取，可能影响个人的保险费率和就业机会；社交媒体数据的融合还会暴露个人的人际关系和兴趣爱好，增加骚扰和诈骗的风险。2.数据共享开放困难 消费类可穿戴智能设备产生的数据，大部分掌握在硬件厂商和 App 开发者手中。出于自身利益考虑，他们不愿意与其他机构共享数据，难以发挥数据的最大价值。这种数据壁垒现象严重阻碍了数据在不同行业、不同机构之间的流通和应用。硬件厂商和 App 开发者
143、囤积数据，既不利于数据价值的充分挖掘，也不利于行业的创新发展。数据孤岛的存在，导致不同系统间数据难以打通，无法实现数据的融合分析和综合利用。这不仅浪费了数据资源，也限制了消费类可穿戴智能设备在医疗、健康、保险等领域的应用拓展。3.用户对数据缺乏知情权 用户作为数据的源头，却不了解自己的数据被如何收集、使用、流转。一些机构未经用户授权，就将其个人信息用于商业用途，侵犯用户权益。用户对自己的数据缺乏控制力，无法决定数据的采集范围、使用目的和流转去向。一些 App 在后台过度采集用户数据，未经用户同意就将数据提供给第三方，这既侵犯了用户隐私，也可能给用户带来财产损失和人身安全威胁。同时，用户无法追踪
144、自己的数据流向，一旦数据泄露，难以追究相关机构的责任。这种情况下，用户的数据权益难以得到有效保障。4.多方对数据的使用缺乏约束 在数据价值链的不同环节，制造商、运营商、服务提供商等都能接触到用户数据，一旦某一方出现问题，就会殃及全局，但目前缺乏协调各方行为的法律规范。消费类可穿戴智能设备数据在采集、传输、存储、处理、应用等环节，涉及多个主体，每一个主体都可能成为数据泄露的风险点。然而，当前对多方数据使用缺乏明确的法律约束和行为规范，各方权责边界模糊，一旦发生数据泄露事件，难以厘清责任，用户维权成本高。此外，多方主体之间缺乏必要的数据安全协作机制，难以形成合力应对数据安全威胁。3.5 消费类可穿
145、戴智能设备数据安全保护框架 为保障消费类可穿戴智能设备数据安全，制造商、供应商、运营商和服务提供商通过长期的数据安全保护实践（见附录 B），在数据安全管理体系和数据处理的各个环节采取针对性的安全防护措施。图 2 展示了消费类可穿戴智能设备数据安全保护框架。35 图 2 消费类可穿戴智能设备数据安全保护框架 3.5.1 数据安全管理 要确保消费类可穿戴智能设备数据的安全，厂商通常会建立较为全面的数据安全管理体系，从组织架构、制度流程、合规审计、安全预警、应急响应、风险监测、风险评估和容灾恢复等多个维度入手。首先，相关厂商一般会成立专门的机构，如数据安全管理委员会，统筹规划和推进数据安全管理工作。
146、在委员会的领导下，设立信息安全部门，配备专业的安全人员，负责制定和落实数据安全政策、规范和技术方案。同时，各业务部门也会指定安全联络员，协助开展本部门的数据安全管理，及时发现和上报安全隐患。其次，建立健全的数据安全管理制度和流程。制定明确的数据分类分级标准，对不同敏感级别的数据采取相应的安全保护措施。规范数据采集、传输、存储、访问、共享和销毁等各个环节的操作流程，并严格审批和监控数据访问行为。定期开展数据安全合规性审计，排查安全隐患，及时整改问题。构建多层次、全方位的数据安全防护体系。部署安全预警和监测系统，及时发现可疑行为和异常事件，快速阻断安全威胁。制定完善的应急响应预案，一旦发生数据泄露
147、等安全事件，要第一时间启动应急机制，控制事态，开展调查和恢复工作。此外，数据安全管理还重视风险评估和容灾备份。定期开展数据安全风险评估，全面识别内外部的安全威胁和薄弱环节，有针对性地制定防控措施。同时，做好异地容灾备份，制定灾难恢复计划，确保在极端情况下数据和业务的连续性。对所有相关人员进行定期的数据安全培训，提高他们的数据保护意识和技能。强调数据安全和隐私保护的重要性，确保每个人都遵守相关政策和标准。3.5.2 数据处理安全 消费类可穿戴智能设备的数据安全保护要贯穿数据的所有处理过程，涵盖了数据从产生到最终销毁的全过程，针对不同阶段的数据处理活动，制造商、供应商、运营商和服务提供商需采取相应
148、的安全保护措施。36 1.数据收集安全保护 消费类可穿戴智能设备应严格遵循数据最小化原则，即仅收集和处理为实现设备功能和服务所必需的数据，避免过度收集用户隐私数据。在设计阶段明确数据采集的范围和目的，确保每个数据项的收集都有明确的用途，并定期审核和更新数据采集策略，以符合数据最小化原则。在数据采集之前，必须获得用户的明确同意，并确保用户充分了解数据的收集、使用和存储方式。透明、易懂的隐私政策详细说明数据的收集、使用和存储情况，确保用户知情并同意。同时，提供用户友好的同意机制，允许用户选择同意或拒绝数据收集，并提供撤回同意的选项，通过简明的界面和通知，让用户在数据收集时能轻松理解和控制其数据使用