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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，将合规作为上海品茶的重要内核，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

149、情况。制造商有责任选择安全可靠的传感器，并搭建可信的数据传输通道，以保障数据收集安全。服务提供商则需要严格遵循数据最小化原则，明确界定应用采集数据的种类、频度和用途，杜绝非必要数据的过度采集。对于涉及隐私的敏感数据，运营商、服务提供商要特别谨慎，确保经过用户的明示同意后才启动采集。2.数据存储安全保护 消费类可穿戴智能设备在数据存储过程中，需要采取多层次的安全保护措施，以确保数据的机密性、完整性和可用性。确保数据在存储过程中始终处于加密状态是保护数据安全的基本手段。使用强加密算法（如 SM2、SM3、SM4、SM9）对数据进行加密处理，确保即使设备被盗或丢失，数据也无法被未经授权的人员访问。此

150、外，采用硬件加密技术，利用设备中的安全芯片来存储加密密钥，从而提高数据加密的安全性。实施细粒度的访问控制策略，根据用户角色和数据敏感度对数据访问权限进行分类和分级管理。建立统一的用户身份管理系统，进行严格的用户身份认证和授权，确保只有经过授权的用户和应用程序才能访问特定数据。利用基于属性的访问控制（ABAC）模型，根据多种属性（如用户角色、数据类型、访问时间等）动态调整数据访问权限。在数据存储过程中，采用哈希函数（如 SHA-256）对数据进行完整性校验，确保数据在存储和传输过程中未被篡改。定期进行数据完整性检查，发现并修复数据异常或损坏情况，确保数据的一致性和可靠性。实施数据备份策略，对重要

151、数据进行定期备份，确保在发生数据丢失或损坏时能够快速恢复。采用异地备份和多副本存储技术，增强数据的可用性和容灾能力。建立透明、可信的备份审计机制，确保备份过程的可靠性和数据的安全性。对数据加密密钥进行安全管理，防止密钥泄露或被破解。采用密钥管理服务（KMS）或硬件安全模块（HSM）进行密钥的生成、存储、分发和销毁，确保密钥在整个生命周期中的安全。定期更换加密密钥，并在密钥泄露时及时进行密钥更新和数据重新加密。采用零信任安全架构，假设网络内部已经被攻破，对所有访问请求进行严格验证。利用微分段技术，将数据存储环境划分为多个小的安全区，每个安全区内的数据访问都需要进行身份验证和授权，防止横向攻击和数

152、据泄露。实施全面的数据存储安全审计和监控机制，记录和分析数据访问日志，及时发现和应对潜在的安全威胁和违规行为。使用安全信息和事件管理（SIEM）系统，集中管理和分析安全日志，提供实时的安全告警和响应。在数据存储过程中采取隐私保护措施，确保用户数据的合法合规使用。实施数据匿名 37 化和去标识化处理，降低数据泄露后的风险。确保用户对其个人数据的控制权，提供便捷的数据管理工具，允许用户访问、修改和删除其数据。要明确数据存储的地点和期限，在隐私政策中向用户透明告知，并根据数据的敏感程度设置差异化的存储期限。在消费类可穿戴智能设备领域，由于采集的数据种类繁多，数据保留期限也因场景和用途的不同而各异。但

153、总体而言，应遵循“限期保留、到期删除”的基本原则。通常，与服务功能直接相关的数据（如用户账号信息）可在用户使用服务期间保留，服务终止或账号注销后应及时删除；而与服务无直接关联的衍生数据（如用于产品优化的访问日志）则应设置更短的保留期，一般不超过 1-2年。3.数据传输安全保护 消费类可穿戴智能设备的数据传输安全至关重要，因为这些设备需要实时传输用户的敏感数据，如生理参数、位置信息和行为习惯。确保数据在传输过程中始终处于加密状态，以防止中间人攻击和数据截取。使用强加密协议，如 TLS（传输层安全协议）和 SSL（安全套接字层），对所有传输的数据进行加密。TLS 和 SSL 可以确保数据在传输过程

154、中保持机密性和完整性，防止未经授权的第三方访问。实施端到端加密（E2EE），确保数据从源头到目的地的整个传输过程中都保持加密状态。端到端加密可以防止数据在传输过程中被解密和篡改，即使数据在中间节点（如服务器）被截获，也无法读取或修改。采用安全传输协议，如 HTTPS（基于 SSL/TLS 的超文本传输安全协议）和 DTLS（基于 UDP 的数据报传输层安全协议），保护数据在传输过程中的安全性。HTTPS 确保 Web 应用程序的数据传输安全，而 DTLS则适用于实时数据传输，如音视频流和传感器数据。在数据传输过程中，实施双因素认证（2FA），增加额外的安全层。双因素认证要求用户在访问数据时提供

155、两种不同的验证信息，如密码和一次性验证码（OTP）。这种方法可以有效防止未经授权的访问，即使攻击者获取了用户的密码，也无法进行数据访问。对加密密钥进行安全管理，确保密钥的生成、分发、存储和销毁过程安全。使用硬件安全模块（HSM）或密钥管理服务（KMS）进行密钥管理，确保密钥在整个生命周期中的安全性。定期更换加密密钥，并在密钥泄露时及时进行密钥更新和数据重新加密。部署网络安全措施，如防火墙、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），保护数据传输的网络环境。防火墙可以过滤不必要的流量，防止未经授权的访问。IDS和IPS可以实时监控网络流量，检测和阻止潜在的攻击行为。实施数据访问审计机制，记录

156、和分析数据传输日志。通过审计日志，及时发现和处理潜在的安全威胁和违规行为。定期审核数据传输日志，确保数据传输过程符合法律法规和企业内部的安全标准。保持传输软件和协议的最新版本，定期进行安全更新和补丁管理，修复已知的安全漏洞。确保设备和服务器使用最新的安全补丁，防止已知漏洞被利用进行攻击。原则上应严格限制用户数据跨境，若确有必要，必须事先充分评估，并以显著方式征得用户的单独同意。即便获得用户授权，传输过程也要采取高强度的加密措施。4.数据使用安全保护 消费类可穿戴智能设备在使用用户数据时，必须采取一系列安全保护措施，以确保数据的机密性、完整性和可用性，同时保护用户隐私。数据匿名化和去标识化是保护

157、用户隐私的重要手段。在使用数据之前，通过移除或修改能够识别个人身份的信息，使数据无法直接关联到特定个人。采用高级数据匿名化技术，38 如 k-匿名、l-多样性、t-近似和差分隐私，确保数据在使用过程中无法被重新识别。实施严格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和使用特定数据。采用基于角色的访问控制（RBAC）或基于属性的访问控制（ABAC），动态调整访问权限，确保数据访问的安全性和合规性。对高敏感度数据采取更严格的访问控制措施，限制访问权限。建立数据使用审计机制，记录和分析数据使用日志。通过审计日志，及时发现和处理潜在的安全威胁和违规行为。定期审核数据使用日志，确保数

158、据使用过程符合法律法规和企业内部的安全标准。在数据使用过程中，采用安全计算技术，如同态加密、联邦学习和多方安全计算，确保数据在计算和分析过程中保持加密状态。同态加密允许对加密数据进行计算，结果在解密后与对明文数据进行计算的结果相同。联邦学习和多方安全计算通过分布式计算模型，保护各方数据的隐私。实施数据泄露预防（DLP）和检测机制，监控和保护数据在使用过程中的安全性。DLP 技术通过识别和监控敏感数据的流动，防止未经授权的数据访问和泄露。结合入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），实时监控数据使用情况，及时发现和阻止潜在的安全威胁。确保用户对其数据的使用有充分的知情权和控制权。透明地告知

159、用户数据的使用目的和范围，获得用户的明确同意。提供用户友好的数据管理工具，使用户能够随时查看、修改和删除其数据，并能够追踪数据的使用情况。通过隐私仪表板和通知机制，增强用户对数据使用的透明度和控制感。确保数据使用过程符合法律法规的要求，定期进行合规检查和安全审计，确保数据使用和保护措施持续符合法律要求。对用户数据进行严格的隐私评估，识别和降低隐私风险，确保数据使用的合法性和合规性。5.数据提供安全保护 消费类可穿戴智能设备的数据在提供给第三方应用和服务时，需要采取一系列安全保护措施，以确保数据的机密性、完整性和可用性，同时保护用户隐私。在提供数据给第三方时，确保数据始终处于加密状态。使用强加密

160、算法对数据进行加密，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。实施严格的访问控制策略，根据用户角色和权限管理数据访问，确保只有经过授权的第三方应用和服务才能访问和使用特定数据。在数据提供之前，必须获得用户的明确同意。确保用户充分了解数据的提供目的、范围和使用方式。制定透明、易懂的隐私政策，详细说明数据将如何被第三方使用，并提供用户友好的同意和撤回机制。通过隐私仪表板和通知机制，增强用户对数据提供的透明度和控制感。在提供数据时，遵循数据最小化原则，仅提供为实现第三方应用和服务所必需的数据，避免过度提供用户隐私数据。明确数据提供的目的和范围，确保每个数据项的提供都有明确的用途，并定期审核和更新数据提

161、供策略，避免不必要的数据共享。在提供数据之前，通过数据匿名化和去标识化技术，移除或修改能够识别个人身份的信息，使数据无法直接关联到特定个人。采用高级数据匿名化技术，如 k-匿名、l-多样性、t-近似和差分隐私，确保数据在提供给第三方使用时无法被重新识别。在数据提供过程中，使用安全传输协议（如 TLS/SSL）保护数据的机密性和完整性，防止中间人攻击和数据截取。在数据传输链路中使用 TLS/SSL 等加密协议，确保数据在传输过程中的安全性，定期更新和维护加密证书，防止因证书过期或泄露而导致的数据安全问题。39 对第三方应用和服务进行严格的安全评估和审计，确保其数据处理过程符合安全标准和法律法规。

162、建立第三方准入机制，对第三方的数据保护措施进行评估和认证，确保其具备足够的数据保护能力。定期对第三方的数据处理过程进行审计，确保其持续符合法律法规和安全标准。实施数据泄露预防（DLP）和检测机制，监控和保护数据在提供过程中的安全性。DLP 技术通过识别和监控敏感数据的流动，防止未经授权的数据访问和泄露。结合入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS），实时监控数据提供情况，及时发现和阻止潜在的安全威胁。定期进行合规检查和安全审计，确保数据提供和保护措施持续符合法律要求。对用户数据进行严格的隐私评估，识别和降低隐私风险，确保数据提供的合法性和合规性。6.数据删除安全保护 消费类可穿戴智能设备在

163、数据删除过程中，需要采取一系列安全保护措施，以确保数据彻底删除，防止数据恢复和泄露。制定明确的数据删除策略，规定数据删除的范围、方法和步骤。数据删除策略应包括软删除和硬删除两种方式，确保用户可以选择最适合的删除方法。软删除是将数据标记为已删除，但数据仍保留在存储介质中，只对用户隐藏。这种方法允许数据恢复，但容易被不法分子利用。硬删除则是彻底删除数据，使其无法恢复。硬删除应作为默认的删除方式，以确保数据安全。在硬删除过程中，采用数据覆盖技术，通过覆盖原始数据多次，确保数据无法恢复。常用的数据覆盖算法包括 DoD 5220.22-M、Gutmann 和随机覆盖等。数据覆盖技术应结合设备的存储介质特

164、点，选择适当的算法和覆盖次数。使用经过认证的安全删除工具，确保数据删除的可靠性和有效性。这些工具应符合标准（如 NIST Special Publication 800-88）和行业最佳实践，提供自动化和可验证的数据删除过程。对于不可覆盖的数据存储介质（如只读存储器），采用物理销毁的方法，确保数据无法恢复。物理销毁方法包括碎片化、焚烧和酸蚀等，确保存储介质彻底损坏，数据无法被恢复。在数据删除完成后，实施数据删除验证，确保数据彻底删除且无法恢复。使用数据恢复工具和技术，验证存储介质上是否存在残留数据。定期进行数据删除审核，确保数据删除过程符合安全标准和法规要求。记录每次数据删除的详细信息，包括删

165、除时间、删除方法、删除范围和删除结果等。数据删除日志应保存一段时间，以便在需要时进行审查和验证。日志信息应加密存储，防止未经授权的访问和篡改。在数据删除完成后，通知用户数据已成功删除，并提供删除确认信息。确保用户了解其数据已彻底删除，增强用户对数据删除过程的信任度。提供数据删除确认文件，以便用户在需要时进行存档和审查。确保数据删除过程符合法律法规的要求，定期进行合规检查和安全审计，确保数据删除和保护措施持续符合法律要求。对用户数据进行严格的隐私评估，识别和降低隐私风险，确保数据删除的合法性和合规性。40 第第 4 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法规与法规与标准标

166、准 4.1 国外和国际法规、标准情况 关于消费类可穿戴智能设备数据安全的立法、标准与监管，国际上存在多个重要的法规和标准。这些国际和国外的法规、标准和监管措施共同构成了一个复杂但越来越协调的全球框架，旨在在促进技术创新的同时保护消费者的数据安全和隐私。4.1.1 欧盟法规、标准情况 欧洲通用数据保护条例（GDPR），GDPR 是目前全球最严格的数据保护法规之一，旨在保护欧盟公民的个人数据隐私。该法规规定了数据主体的多项权利，包括访问权、更正权、删除权和数据携带权。此外，GDPR 要求产品和服务在设计阶段就考虑隐私保护，并默认启用最高级别的隐私设置。对于跨境数据传输，GDPR 规定向欧盟外传输数

167、据必须确保接收国具有相似的隐私保护水平。这些要求对消费类可穿戴智能设备厂商提出了严格的合规要求，厂商需要确保其设备和服务在数据收集、处理和存储方面都符合 GDPR 的各项规定。违反 GDPR 的组织可能面临严厉的罚款和法律制裁。EU 2022/30 对无线电设备指令（RED）进行了修订，特别强调了无线电设备的网络安全要求。该指令要求制造商确保其无线电设备在设计和制造过程中具备网络安全功能，防止设备遭受网络攻击。这些要求适用于包括消费类可穿戴智能设备在内的所有无线电设备，确保它们在连接互联网时能够有效防御网络威胁。网络安全弹性法案（CRA）旨在提升欧盟整体网络安全的弹性。CRA 为网络和信息系统

168、运营商设定了严格的安全要求，包括风险管理、事件报告和合作机制。通过这项法案，欧盟希望提升关键基础设施和服务的网络安全水平，确保它们在面对网络攻击时具有足够的应对和恢复能力。欧洲网络安全法案（EU Cybersecurity Act）于2019年生效，赋予了欧洲网络与信息安全局（ENISA）更大的权限，并推出了统一的网络安全认证框架。该法案旨在加强欧盟的网络安全能力，通过制定和实施网络安全认证机制，为包括消费类可穿戴智能设备在内的 ICT 产品提供统一的安全标准和认证流程。制造商可以通过这些认证证明其产品符合高标准的安全要求。ETSI EN 303 645 是欧洲电信标准化协会（ETSI）发布的

169、专门针对消费类物联网产品的网络安全技术标准。该标准提供了消费类物联网设备的安全基线要求，包括数据保护、访问控制、软件更新和设备管理等方面。通过实施这些标准，制造商可以确保其产品具备基本的安全功能，保护用户隐私和数据安全。欧盟的监管机构在确保数据安全方面发挥了重要作用。欧洲数据保护委员会（EDPB）负责监督 GDPR 的实施，确保各成员国一致地应用数据保护法律。欧洲网络与信息安全局（ENISA）则负责制定网络安全标准和指南，并通过认证机制提升欧盟的整体网络安全水平。成员国的数据保护机构（DPA）负责本国的具体监管和执法工作，处理数据保护投诉和调查数据泄露事件。通过这些立法、标准和监管机制，欧盟致

170、力于建立一个安全可靠的环境，保护消费类可穿戴智能设备用户的数据隐私和安全。制造商和服务提供商需要遵守这些法规和标准，41 以确保其产品符合欧盟的安全要求，并在全球市场中保持竞争力。4.1.2 美国法规、标准情况 在美国，数据保护立法相对分散，主要通过联邦与州级法律、行业认证以及技术标准和指南来进行。通过这些立法、标准和监管机制，美国致力于保护消费类可穿戴智能设备用户的个人数据和隐私。制造商和服务提供商需要遵守这些法律和标准，确保其产品符合数据安全和隐私保护的要求，提升用户信任并确保市场合规性。1.联邦法律 联邦贸易委员会（FTC）是美国主要的消费者保护机构，负责监督和执行与数据隐私和安全相关的

171、法律。联邦贸易委员会法（FTC Act）授权联邦贸易委员会（FTC）监管不公平或欺骗性的商业行为，包括涉及数据隐私和安全的问题。FTC 通过联邦贸易委员会法对违反数据隐私和安全标准的企业进行调查和处罚。FTC 还发布了多项指导文件，帮助企业理解和遵守数据保护要求。FTC 依据该法案对违反隐私政策、未能保护消费者数据的公司进行执法。消费类可穿戴智能设备制造商如果在数据收集、存储和处理过程中未能采取合理的安全措施，可能会面临 FTC的调查和处罚。2.州级法律 加州消费者隐私法案（CCPA）是其中的重要法律之一，赋予加州居民对其个人信息的控制权，类似于GDPR。CCPA规定用户有权知道其个人信息被如

172、何收集、使用和共享，用户还可以要求删除其个人信息，并有权拒绝其个人信息的销售。除了 CCPA，美国其他州也在积极制定和实施数据保护法律。例如，弗吉尼亚州的消费者数据保护法案（CDPA）和科罗拉多州的隐私法案（CPA）都旨在加强消费者数据保护，规定了类似于 CCPA 的用户权利和企业责任。这些州级法律进一步强化了美国的数据隐私保护框架。3.行业认证 美国无线通信和互联网协会（CTIA）提供了一个针对移动和物联网设备的网络安全认证计划。该计划通过检测设备的安全性能，确保设备符合特定的安全标准。CTIA 的认证计划通过严格的测试和评估，确保设备在设计和制造过程中符合高安全性能标准。这包括数据加密、访

173、问控制、软件更新和设备身份验证等方面。通过这种方式，CTIA 帮助提升消费者对产品的信任，降低潜在的安全风险。对于制造商而言，通过 CTIA 的认证不仅可以增强产品竞争力，还能在市场上树立安全可靠的品牌形象。对于消费者，这意味着他们可以更加放心地使用这些设备，享受科技带来的便捷，同时保护他们的个人信息安全不受侵犯。4.标准指南 美国国家标准与技术研究院（NIST）是负责制定和推广技术标准的联邦机构，特别是在信息安全和数据保护领域。NIST 发布了一系列指南和标准，帮助企业提升其安全实践。NIST 的标准和指南在联邦和非联邦机构中广泛应用，成为行业的最佳实践。NIST 在物联网和消费类可穿戴智能

174、设备数据安全方面制定了多项重要的标准和指南，这些标准和指南旨在帮助组织和开发者确保其设备和系统的安全性。42 NIST SP 800-53安全和隐私控制是一个全面的框架，涵盖了信息系统和组织的安全和隐私控制措施，特别适用于物联网和消费类可穿戴智能设备。该标准强调访问控制、审计与问责、身份识别与鉴别以及系统和通信保护，确保只有授权用户才能访问设备和数据，系统活动被有效记录和监控，用户和设备身份通过安全的方式验证，数据在传输和存储过程中得到保护。NIST SP 800-63数字身份指南详细介绍了数字身份管理的标准和最佳实践，包括身份验证、认证和授权。对于物联网和消费类可穿戴智能设备，该指南提供了不

175、同级别的身份验证强度，以适应不同安全需求，并推荐使用多因素认证来增强安全性。NIST SP 800-171非联邦系统和组织的受控非分类信息保护则专注于保护非联邦系统和组织中的受控非分类信息（CUI），通过限制和管理对 CUI 的访问，制定和实施数据泄露和其他安全事件的响应计划，以及实施技术措施防止、检测和响应系统和数据的篡改。NIST 网络安全框架（CSF）是一个基于风险管理的方法，用于改善组织的网络安全态势。该框架包含识别、保护、检测、响应和恢复五个核心功能，帮助物联网和消费类可穿戴智能设备制造商制定和评估其安全计划。通过识别和管理设备相关的安全风险，实施适当的安全措施保护设备和数据，及时发

176、现安全事件和漏洞，制定应急响应计划处理安全事件，并在安全事件后恢复设备和服务的正常运行，制造商可以显著提升其产品的安全性。NIST SP 800-124移动设备安全指南提供了移动设备的安全控制措施，适用于消费类可穿戴智能设备和物联网设备。该指南强调设备安全配置，确保设备配置符合安全标准，防止未经授权的修改；数据保护，使用加密技术保护存储和传输的数据；以及应用程序安全，评估和管理安装在设备上的应用程序的安全性。NISTIR 8228针对物联网设备的网络安全提供了全面的框架，帮助组织识别和管理与物联网设备相关的安全风险。报告涵盖了设备的识别、保护、检测、响应和恢复五个方面，确保物联网设备在整个生命

177、周期中的安全性。NISTIR 8259系列报告则专门针对物联网设备的网络安全能力，提供了物联网设备制造商应实施的核心安全能力和建议，包括设备标识和认证、设备配置、数据保护和软件更新，确保设备在数据传输和存储过程中使用加密技术，并提供安全的软件更新机制以修补已知漏洞。NISTIR 8425通过对消费者物联网产品核心基线的详细描述，为制造商和开发者提供了清晰的网络安全指导。这些指导不仅适用于单个设备，还涵盖整个产品生态系统，包括后台服务和配套应用程序。通过遵循这些标准和最佳实践，制造商可以确保其产品在设计、开发和使用过程中都能符合高标准的安全要求，保护用户数据和隐私。最后，NIST SP 1800

178、 系列是 NIST 的网络安全实践指南，提供了详细的案例研究和实践指南，帮助组织实施有效的网络安全措施，其中一些指南专门针对物联网和消费类可穿戴智能设备的安全。例如：NIST SP 1800-15保护小型企业和家庭物联网（IoT）设备：使用制造商使用描述（MUD）缓解基于网络的攻击、NIST SP 1800-21移动设备安全：企业拥有的个人启用（COPE）、NIST SP 1800-32保护分布式能源：工业物联网网络安全的一个例子、NIST SP 1800-8确保医疗保健机构中无线输液泵的安全。通过遵循这些 NIST标准和指南，消费类可穿戴智能设备和物联网设备制造商可以确保其产品符合相关法规和

179、最佳实践，显著提升用户数据的保护水平。4.1.3 国际标准情况 在国际标准和行业指南方面，多个组织制定了相关的框架和准则，旨在提高信息安全和数据保护的水平。这些标准尤其对于消费类可穿戴智能设备的制造商和服务提供商至关重要，因为它们提供了设计、测试和市场准入的共同基础。遵循这些国际标准和行业指南可以帮助消费类可穿戴智能设备制造商提升产品安全性，增加市场竞争力，并建立消费者信任。同时，这些标准也为监管机构提供了评估和监督的基准。下面是几个关键的国际标 43 准和行业指南：ISO/IEC 27001信息安全、网络安全和隐私保护 信息安全管理体系 要求是由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IE

180、C）共同制定的信息安全管理体系（ISMS）的国际标准。它提供了一个框架，帮助组织保护其信息资源，通过实施适当的安全控制措施来管理和减少安全风险。对于消费类可穿戴智能设备制造商来说，遵循 ISO/IEC 27001可以帮助确保从产品设计到用户数据处理的每一个环节都符合高标准的安全要求。ISO/IEC 27002信息安全、网络安全和隐私保护 信息安全控制是一份为实施信息安全管理体系（ISMS）提供指导的标准，详细列出了可能采用的信息安全控制措施。它包括对组织的信息安全策略、组织内部的信息安全、人员安全、物理和环境安全等方面的建议。消费类可穿戴智能设备公司可以使用这些指南来评估和改进其产品和服务的安

181、全性。ISO/IEC 27701安全技术-ISO/EC 27001 和 ISO/IEC27002 隐私信息管理的扩展-要求和指南是一个专门针对隐私信息管理的标准，是 ISO/IEC 27001 和 ISO/IEC 27002的扩展。它提供了建立和维护隐私信息管理系统（PIMS）的要求和指南，帮助组织保护个人数据隐私。对于处理大量个人数据的消费类可穿戴智能设备，这一标准尤为重要。ISO/IEC 29147信息技术 安全技术 漏洞披露和 ISO/IEC 30111信息技术 安全技术 漏洞处理流程分别关注漏洞披露和漏洞处理。这两个标准为组织提供了如何管理和处理安全漏洞的最佳实践，确保在发现漏洞后能够

182、迅速有效地采取行动，降低风险。这对于消费类可穿戴智能设备制造商来说尤其重要，因为这些设备往往与用户的个人数据和健康信息密切相关。ISO/IEC 30141物联网(loT)-参考架构针对物联网（IoT）提供了一个通用的、高层次的参考模型，包括定义和框架，以支持物联网系统的安全和有效设计。消费类可穿戴智能设备作为 IoT 的一个分支，其开发可以参照此标准来确保设计的全面性和系统的集成性。IEC 60335-1 ED6 Annex U联网设备的网络安全要求是国际电工委员会（IEC）针对家电类产品的安全标准的一部分，专门涵盖了物联网家电的网络安全要求。这些标准确保物联网家电，包括消费类可穿戴智能设备，

183、在设计和制造过程中考虑到网络安全，防止设备被黑客攻击和用户数据泄露。IEC 62443 系列标准专门针对工业自动化和控制系统（IACS）的网络安全，涵盖了安全生命周期的各个方面。它包括了一系列标准和技术报告，提供了从风险评估到安全设计、实施和维护的全面指导。尽管主要针对工业环境，这些标准也适用于其他物联网系统。GSMA IoT Security Guidelines是由全球移动通信系统协会（GSMA）发布的一套针对物联网安全的指南，这些指南涵盖了设备制造、网络服务和终端用户应用等多个方面。这些指南为消费类可穿戴智能设备的安全设计提供了实用的建议，包括如何管理设备身份、数据保护和安全通信。4.2

184、 我国法规情况 针对数据安全和个人信息保护，我国建立了一系列法律法规体系。通过这些法律法规，我国初步构建起事前防范、事中控制、事后惩戒的数据安全治理框架，为数字经济时代数据安全提供法治保障。图 3 展示了我国当前的数据安全法律制度体系。44 图 3 我国数据安全法律制度体系 中华人民共和国民法典提出对自然人的个人信息进行法律保护。任何组织或者个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全，不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或者公开他人个人信息。信息处理者不得泄露或者篡改其收集、存储的个人信息；未经自然人同意，不得向他人非法提供其个人信息，但是经过加工无法识别

185、特定个人且不能复原的除外。信息处理者应当采取技术措施和其他必要措施，确保其收集、存储的个人信息安全，防止信息泄露、篡改、丢失；发生或者可能发生个人信息泄露、篡改、丢失的，应当及时采取补救措施，按照规定告知自然人并向有关主管部门报告。对于消费类可穿戴智能设备来说，这些法律条款确保了用户的个人健康数据、定位数据等敏感信息在收集、存储、处理和传输过程中的合法性和安全性。这意味着设备制造商和服务提供商必须严格遵守法律要求，防止用户数据的非法使用和泄露，保障用户隐私。中华人民共和国数据安全法规定国家建立数据分类分级保护制度，根据数据在经济社会发展中的重要程度，以及一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非

186、法利用，对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益造成的危害程度，对数据实行分类分级保护。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全。这要求设备制造商和服务提供商必须采取更高标准的安全措施来保护这些数据。分类分级保护制度有助于识别和优先保护关键数据，降低数据泄露和滥用的风险。中华人民共和国密码法要求使用商用密码进行保护的关键信息基础设施，其运营者应当使用商用密码进行保护。关键信息基础设施运营者，应当自行或者委托商用密码检测机构开展商用密码应用安全性评估。中华人民共和国个人信息保护法要求对个人信息实行分类管理，采

187、取相应的加密、去标识化等安全技术措施。对于消费类可穿戴智能设备，特别是那些涉及健康数据和位置信息的设备，使用商用密码技术可以有效地提高数据传输和存储的安全性。运营者需要定 45 期进行安全性评估，确保密码技术的实效性和安全性。个人信息和重要数据出境安全评估办法规定数据出境安全评估应遵循公正、客观、有效的原则，保障个人信息和重要数据安全，促进网络信息依法有序自由流动。对于消费类可穿戴智能设备的制造商和服务提供商来说，如果涉及数据跨境传输，必须进行严格的安全评估，确保数据在跨境传输过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。数据安全管理办法（征求意见稿）鼓励研发数据安全保护技术，要求制定数据安全计划，实施

188、数据安全技术防护，开展数据安全风险评估。消费类可穿戴智能设备制造商和服务提供商需要不断研发和采用先进的数据安全技术，制定详尽的数据安全计划，并定期进行数据安全风险评估，以确保设备和用户数据的长期安全。网络数据安全管理条例（征求意见稿）提出国家建立数据分类分级保护制度。按照数据对国家安全、公共利益或者个人、组织合法权益的影响和重要程度，将数据分为一般数据、重要数据、核心数据，不同级别的数据采取不同的保护措施。国家对个人信息和重要数据进行重点保护，对核心数据实行严格保护。各地区、各部门应当按照国家数据分类分级要求，对本地区、本部门以及相关行业、领域的数据进行分类分级管理。对于消费类可穿戴智能设备来

189、说，这意味着设备生成的数据需要根据其重要程度进行分类和分级保护。制造商和服务提供商需要识别哪些数据属于一般数据、重要数据或核心数据，并采取相应的保护措施。特别是对于核心数据，必须实施更加严格的保护措施，以防止对国家安全、公共利益或个人、组织合法权益的重大影响。4.3 我国标准情况 4.3.1 端边云安全相关标准 目前，消费类可穿戴智能设备数据安全的规范体系尚处于逐步完善的阶段，在端边云各方面相继出台了部分涉及消费类可穿戴智能设备数据安全的国家标准。1.物联网安全相关标准 GB/T 36951-2018信息安全技术 物联网感知终端应用安全技术要求规定了物联网信息系统中感知终端应用的物理安全、接入

190、安全、通信安全、设备安全、数据安全等安全技术要求。适用于物联网信息系统建设运维单位对感知终端进行安全选型、部署、运行和维护，也适用于指导感知终端设计和生产。消费类可穿戴智能设备作为物联网感知终端的一种，其数据安全问题与本标准密切相关。标准中的数据加密、认证机制和物理防护措施等技术要求，可以有效提高消费类可穿戴智能设备的数据安全性，适用于消费类可穿戴智能设备的设计、部署、运行和维护。GB/T 37024-2018信息安全技术 物联网感知层网关安全技术要求规定了应用在物联网信息系统中感知层网关的安全技术要求，主要包括安全技术要求级别划分及其物理安全、安全功能和安全保障等要求。适用于物联网信息系统中

191、感知层网关的设计、开发与测试。对于消费类可穿戴智能设备而言，标准中涉及的通信安全、数据加密和安全认证机制对设备与网关之间的数据传输安全同样重要。这有助于确保消费类可穿戴智能设备与网络之间的安全通信，防止数据泄露和篡改。GB/T 37025-2018信息安全技术 物联网数据传输安全技术要求规定了物联网（工控终端除外）数据传输安全分级及其基本级和增强级安全技术要求等。适用于相关方对物联网数据传输安全的规划、建设、运行、管理等。消费类可穿戴智能设备的数据传输同样需 46 要考虑这些安全要求，特别是数据在设备和云端之间传输时的加密和认证机制，确保数据的完整性和机密性。这对防范中间人攻击和数据泄露至关重

192、要。GB/T 37044-2018信息安全技术 物联网安全参考模型及通用要求给出了物联网安全参考模型，包括物联网安全对象及各对象的安全责任，并规定了物联网系统的安全通用要求。适用于各应用领域物联网系统的规划设计、开发建设、运维管理、废弃退出等整个生存周期，也可为各组织定制自身的物联网安全标准提供基线参考。对于消费类可穿戴智能设备，从设计开发到报废退出的整个生命周期，都可以参考本标准中的安全要求，确保设备全生命周期内的数据安全管理。GB/T 37093-2018信息安全技术 物联网感知层接入通信网的安全要求规定了物联网感知层接入通信网的结构，提出了通信网接入系统、感知信息传输网络及感知层接入的安

193、全技术要求。适用于物联网系统工程中感知层接入实体的信息安全设计、选型和系统集成。消费类可穿戴智能设备作为感知层的一部分，其接入和通信安全需要符合此标准，确保数据在设备与网络之间传输过程中的安全性，防止未经授权的访问和数据泄露。GB/T 38626-2020信息安全技术 智能联网设备口令保护指南给出了智能联网设备的账号和口令在生成、管理和使用等方面的安全技术指南。适用于指导智能联网设备生产制造商安全设计和实现口令保护功能，也适用于智能联网设备的口令安全使用的监督、检查。消费类可穿戴智能设备通常需要用户登录和认证，这些设备的口令生成、管理和使用可以参考此标准，确保口令的强度和管理方式符合安全要求，

194、防止因弱口令或管理不善导致的安全问题。GB/T 38660-2020物联网标识体系 Ecode标识系统安全机制规定了物联网标识体系中 Ecode 标识系统的一般要求、编码数据安全、鉴别与授权、访问控制、交互安全、安全评估和管理要求。适用于物联网标识体系中 Ecode 标识系统建设和应用中的信息安全保障。消费类可穿戴智能设备如果使用 Ecode 标识系统，可以参考此标准，确保标识数据的安全性，防止标识被伪造或滥用。GB/T 41781-2022物联网 面向 Web 开放服务的系统 安全要求规定了面向 Web 开放服务的物联网系统中交互主体和交互过程的安全要求，包括物理安全、软件安全、静态数据安全

195、、接入安全、通信安全及动态数据安全。适用于面向 Web 开放服务的物联网系统设计、开发和维护。对于消费类可穿戴智能设备，特别是那些通过 Web 服务进行数据交互的设备，参考此标准可以确保数据在 Web 交互过程中的安全性，包括防止数据泄露和未授权访问。2.移动终端安全相关标准 GB/T 32927-2016信息安全技术 移动智能终端安全架构提出了移动智能终端的安全架构，描述了移动智能终端的安全需求。适用于移动智能终端涉及的设计、开发、测试和评估。消费类可穿戴智能设备作为一种特殊的移动智能终端，可以参考此标准中的安全架构设计、开发和测试方法，确保其在硬件、软件和数据处理等方面的安全性。GB/T

196、34095-2017信息安全技术 用于电子支付的基于近距离无线通信的移动终端安全技术要求规定了基于近距离无线通信的移动终端电子支付的智能卡和内置安全单元安全技术要求内容包括评估对象(TOE)定义、安全问题定义、安全目的描述、安全要求描述等。适用于基于近距离通信技术、支持电子支付业务的载有智能卡或内置安全单元的移动终端电子设备。消费类可穿戴智能设备同样可能集成近距离无线通信功能（如 NFC）进行支付操作。因此，此标准中的安全技术要求对确保消费类可穿戴智能设备的电子支付功能安全具有重要参考价值，包括智能卡和内置安全单元的安全要求。GB/T 34975-2017信息安全技术 移动智能终端应用软件安全

197、技术要求和测试评价方法 47 规定了移动智能终端应用软件的安全技术要求和测试评价方法。适用于移动智能终端应用软件的开发、运作与维护等生存周期过程的安全保护与测试评估，不适用于移动智能终端恶意软件的评估。消费类可穿戴智能设备运行的应用软件同样需要遵循这些安全技术要求和测试评价方法，以防止应用软件成为数据泄露的渠道。GB/T 34976-2017信息安全技术 移动智能终端操作系统安全技术要求和测试评价方法规定了移动智能终端操作系统的安全技术要求和测试评价方法。适用于移动智能终端操作系统的生产及测试。消费类可穿戴智能设备的操作系统安全同样需要符合此标准，以确保设备系统层面的安全性和可靠性。GB/T

198、34977-2017信息安全技术 移动智能终端数据存储安全技术要求与测试评价方法规定了移动智能终端数据存储的安全技术要求、测试评价方法及安全等级划分。适用于移动智能终端厂商、移动操作系统提供商以及应用开发商开展移动智能终端数据存储安全设计、开发与测试。仅适用于连接互联网的移动智能终端，保护的数据包含有硬件信息、操作系统数据、应用软件数据和用户个人数据等存储在移动智能终端中的非涉密数据。消费类可穿戴智能设备的数据存储安全（如用户健康数据、运动数据等）同样需要参考此标准，确保存储数据的安全性、完整性和机密性。GB/T 34978-2017信息安全技术 移动智能终端个人信息保护技术要求规定了移动智能

199、终端的个人信息分类及个人信息的保护原则和技术要求。适用于指导公共及商业用途的移动智能终端进行个人信息的处理，其他有关各方也可参照使用。消费类可穿戴智能设备处理大量用户个人信息（如生理数据、活动数据等），因此需要严格遵守此标准，确保用户个人信息的保护，防止隐私泄露。GB/T 35278-2017信息安全技术 移动终端安全保护技术要求规定了移动终端的安全保护技术要求，包括移动终端的安全目的、安全功能要求和安全保障要求。适用于移动终端的设计、开发、测试和评估。消费类可穿戴智能设备作为移动终端的一种，其安全保护技术需要参考此标准，涵盖硬件安全、系统安全、通信安全等多个方面。GB/T 37035-201

200、8可穿戴产品分类与标识从身体接触程度、穿戴位置（含产品形态）和应用领域对可穿戴产品进行分类，并规定了相应的分类名称与标识。适用于可穿戴产品的分类与管理。理解不同类别的消费类可穿戴智能设备的特性，有助于在数据安全设计中考虑不同设备的特殊需求，确保数据安全措施的有效性。GB/T 37037-2018可穿戴产品数据规范规定了可穿戴产品在应用服务中使用的数据元。适用于可穿戴产品的数据采集，也适用于数据交换与共享。GB/T 37344-2019可穿戴产品应用服务框架描述了可穿戴产品应用服务框架，包括可穿戴产品、二次终端和服务端。为消费类可穿戴智能设备的数据安全提供了一个整体框架，帮助设计和实施数据安全措

201、施。GB/T 37952-2019信息安全技术 移动终端安全管理平台技术要求规定了移动终端安全管理平台的技术要求，包括安全功能要求和安全保障要求。适用于移动终端安全管理平台产品的设计、开发与检测，为组织或机构实施移动互联应用的安全防护提供参考。消费类可穿戴智能设备可以借鉴此标准，建立有效的安全管理平台，集中管理设备的安全功能和数据保护措施。GB/T 38648-2020信息安全技术 蓝牙安全指南给出了蓝牙安全建议。适用于蓝牙5.0 以下版本（含蓝牙 5.0)，可对蓝牙设备的设计、开发、测试、使用提供指导。蓝牙技术广泛应用于消费类可穿戴智能设备的数据传输中，该标准提供了蓝牙安全建议，有助于确保设

202、备蓝牙连接的安全性，防止数据在传输过程中的泄露。GB/T 30284-2020信息安全技术 移动通信智能终端操作系统安全技术要求规定了移动通信智能终端（以下简称移动终端）操作系统的安全功能要求和达到 EAL2、EAL3 和 48 EAL4保障级的安全保障要求。适用于移动终端操作系统产品的设计、开发、测试和采购。消费类可穿戴智能设备的操作系统设计和开发可以参考此标准，确保操作系统层面的安全。GB/T 38542-2020信息安全技术 基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别技术框架规定了基于生物特征识别的移动智能终端身份鉴别的技术框架，包括技术架构、业务流程、功能要求和安全要求。适用于基于生物特征

203、识别的移动智能终端身份鉴别系统的设计、开发与集成。消费类可穿戴智能设备越来越多地使用生物特征识别技术进行身份验证。此标准提供了生物特征识别的技术框架，有助于确保生物特征数据的安全性，防止身份认证过程中的数据泄露和滥用。GB/T 39575-2020具有融合功能的移动终端安全能力技术要求规定了具有融合功能的移动终端安全能力的技术要求，包括硬件安全能力、操作系统安全能力、应用软件安全能力、通信连接安全能力、个人信息安全保护能力的技术要求。适用于各种制式的具有融合功能的移动终端，其他终端也可参考使用。消费类可穿戴智能设备如果具备类似的融合功能，可以参考此标准，确保其综合安全能力。GB/T 39576

204、-2020具有融合功能的移动终端安全能力测试方法规定了具有融合功能的移动终端安全能力的测试方法，包括硬件安全能力、操作系统安全能力、应用软件安全能力、通信连接安全能力、个人信息安全保护能力。适用于各种制式的具有融合功能的移动终端，其他终端也可参考使用。消费类可穿戴智能设备的安全测试可以借鉴此标准，确保设备的硬件、软件和通信连接等方面的安全性能达到要求。GB/T 39720-2020信息安全技术 移动智能终端安全技术要求及测试评价方法规定了移动智能终端安全技术要求及测试评价方法，包括硬件安全、系统安全、应用软件安全、通信连接安全、用户数据安全。适用于移动智能终端的设计、开发、测试和评估。消费类可

205、穿戴智能设备可以参考这些要求和测试方法，确保各个环节的安全。GB/T 43445-2023信息安全技术 移动智能终端预置应用软件基本安全要求规定了移动智能终端预置应用软件的基本安全要求。适用于移动智能终端的设计、开发、生产和测试，也适用于主管监管部门、第三方评估机构对移动智能终端进行监督、管理和评估。不适用于工业终端、车载终端等面向特定行业和用途的数据终端，也不适用于未接入公众移动通信网络的智能终端产品。消费类可穿戴智能设备的预置应用软件需要符合这些安全要求，防止预置软件成为安全漏洞，确保用户数据不被滥用或泄露。3.边缘计算安全相关标准 GB/T 41780物联网 边缘计算通过规定物联网边缘计

206、算的通用要求、服务接口、边缘设备等要求，旨在从物联网视角规范边缘计算的设计，指导边缘计算的开发，促进边缘计算在物联网系统中的应用。GB/T 41780 拟由四部分构成。第 1 部分：通用要求。目的在于给出物联网边缘计算术语定义和边缘计算节点种类，提出物联网边缘计算的系统架构和功能架构，规定物联网系统中边缘计算节点的功能要求。第 2 部分：数据管理要求。目的在于统一物联网边缘计算数据管理的参考模型和功能架构，规定物联网边缘计算数据管理的要求。第 3 部分：边缘计算节点要求。目的在于针对每种边缘计算节点的特点和应用场景需求，规定边缘计算节点设备的要求。第 4 部分：接口要求。目的在于统一物联网边缘

207、计算功能服务之间的接口。对于消费类可穿戴智能设备而言，边缘计算可以显著提升数据处理的效率和安全性。通过将部分数据处理任务移至边缘设备上，可以减少数据传输过程中的风险，降低延迟，提高数据处理的实时性。标准中的数据管理要求、边缘计算节点要求和接口要求都可以直接应用于消费类可穿戴智能设备的数据处理架构，确保数据在采集、传输、处理等环节的安全性和可靠性。GB/T 42564-2023信息安全技术 边缘计算安全技术要求规定了边缘计算安全框架以 49 及安全框架下的基础设施安全、网络安全、应用安全、数据安全、安全运维、安全支撑、端边协同安全、云边协同安全技术要求。适用于指导边缘计算提供者和边缘计算开发者开

208、展边缘计算的研发、测试、部署和运营。对于消费类可穿戴智能设备，应用边缘计算时，需要确保数据在边缘节点和云端之间传输和处理过程中的安全性。该标准中的数据安全技术要求，可以用于指导消费类可穿戴智能设备的数据加密、访问控制和数据完整性保护等措施，确保用户数据在边缘计算节点上的安全。安全运维和安全支撑要求有助于建立健全的边缘计算安全管理体系，确保边缘设备的长期安全稳定运行。端边协同和云边协同安全技术要求则确保了数据在不同计算节点间的安全流动，防止数据泄露和篡改。4.云计算安全相关标准 GB/T 35279-2017信息安全技术 云计算安全参考架构规定了云计算安全参考架构，描述了云计算角色，规范了各角色

209、的安全职责、安全功能组件及其关系。适用于指导所有云计算参与者在进行云计算系统规划时对安全的评估与设计。对于消费类可穿戴智能设备，数据通常需要上传到云端进行存储和处理。因此，云计算的安全架构对保护消费类可穿戴智能设备数据的安全至关重要。该标准提供的安全职责和功能组件可以帮助制定云端数据安全策略，确保消费类可穿戴智能设备的数据在上传、存储和处理过程中得到充分保护。GB/T 31168-2023信息安全技术 云计算服务安全能力要求规定了云服务商提供云计算服务时应具备的安全能力，适用于对云计算服务能力的建设、监督、管理和评估。消费类可穿戴智能设备的大量数据存储和处理依赖于云服务，因此云服务商的安全能力

210、直接影响到这些数据的安全。此标准可以用于评估和选择具备强大安全能力的云服务商，以确保消费类可穿戴智能设备的数据在云环境中的安全性。GB/T 31167-2023信息安全技术 云计算服务安全指南提出了客户采用云计算服务的安全管理基本原则，给出了采用云计算服务的生命周期各阶段的安全管理和技术措施，提出了云计算服务安全管理原则和相关责任划分。适用于指导客户安全地采用云计算服务。对于消费类可穿戴智能设备的用户和服务提供商，该指南提供了详细的安全管理原则和责任划分，帮助他们在整个云计算服务生命周期中实施有效的数据安全管理，确保数据的持续安全。GB/T 34942-2017信息安全技术 云计算服务安全能力

211、评估方法规定了依据 GB/T 31168-2014信息安全技术 云计算服务安全能力要求，开展评估的原则、实施过程以及针对各项具体安全要求进行评估的方法。适用于第三方评估机构对云服务商提供云计算服务时具备的安全能力进行评估，云服务商在对自身云计算服务安全能力进行自评估时也可参考。适用于对政府部门使用的云计算服务进行安全管理，也可供重点行业和其他企事业单位使用云计算服务时参考。对于消费类可穿戴智能设备的数据安全，这一评估方法可以帮助确保云服务商具备必要的安全能力，从而在选择和管理云服务商时提供参考依据。尤其在对云计算服务的安全进行第三方评估时，此标准提供了系统化的方法，确保评估过程的全面性和科学性

212、。4.3.2 供应链安全相关标准 GB/T 36637-2018信息安全技术 ICT 供应链安全风险管理指南规定了信息通信技术（简称 ICT）供应链的安全风险管理过程和控制措施。适用于重要信息系统和关键信息基础设施的 ICT 供方和运营者对 ICT 供应链进行安全风险管理，也适用于指导 ICT 产品和服务的供方和需方加强供应链安全管理，同时还可供第三方测评机构对 ICT 供应链进行安全风险评估时参考。消费类可穿戴智能设备的生产和运营涉及复杂的供应链，包括硬件组件、50 软件系统和数据处理服务。因此，应用此标准可以有效管理供应链的安全风险，确保所有供应链环节的安全性。具体来说，消费类可穿戴智能设

213、备制造商可以参考该标准，评估和管理供应链中的潜在安全风险，确保从原材料采购到成品交付的整个过程中，所有环节的安全性和可靠性。GB/T 43698-2024网络安全技术 软件供应链安全要求确立了软件供应链安全目标，规定了软件供应链安全风险管理要求和供需双方的组织管理和供应活动管理安全要求。适用于指导软件供应链中的供需双方开展风险管理、组织管理和供应活动管理，为第三方机构开展软件供应链安全检测和评估提供依据，供主管监管部门参考使用。对于消费类可穿戴智能设备，软件供应链的安全性尤为重要，因为设备中的软件系统（包括操作系统、应用软件和嵌入式系统）直接影响数据的处理和保护。通过应用此标准，制造商和服务提

214、供商可以在软件开发、测试和部署过程中实施严格的安全管理措施，确保软件供应链的安全性。此外，该标准还为第三方机构提供了检测和评估软件供应链安全的依据，确保供应链中的软件产品在各个环节都符合安全要求。4.3.3 个人信息安全与数据安全相关标准 随着信息技术的快速发展和广泛应用，国家对个人信息安全和数据安全的重视不断加深，有针对性地陆续出台了一系列安全标准。这些标准文件从不同角度对个人信息和生物特征数据的收集、存储、传输、使用、删除等环节提出了详细的安全技术要求，形成了较为完善的个人信息安全和数据安全标准体系。1.个人信息安全相关标准 GB/Z 28828-2012信息安全技术 公共及商用服务信息系

215、统个人信息保护指南规范了全部或部分通过信息系统进行个人信息处理的过程，为信息系统中个人信息处理不同阶段的个人信息保护提供指导。适用于指导除政府机关等行使公共管理职责的机构以外的各类组织和机构，如电信、金融、医疗等领域的服务机构，开展信息系统中的个人信息保护工作。消费类可穿戴智能设备通常涉及大量个人数据，如健康监测数据、位置信息等，应用该标准能够指导设备和服务提供商在数据收集、存储、使用、传输和删除各环节加强个人信息保护，确保用户数据的安全性和隐私性。GB/T 37964-2019信息安全技术 个人信息去标识化指南描述了个人信息去标识化的目标和原则，提出了去标识化过程和管理措施。针对微数据提供具

216、体的个人信息去标识化指导,适用于组织开展个人信息去标识化工作，也适用于网络安全相关主管部门、第三方评估机构等组织开展个人信息安全监督管理、评估等工作。对于消费类可穿戴智能设备，去标识化技术可以在数据分析和共享过程中有效保护用户隐私，降低数据泄露风险。GB/T 35273-2020信息安全技术 个人信息安全规范规定了开展收集、存储、使用、共享、转让、公开披露、删除等个人信息处理活动的原则和安全要求。适用于规范各类组织的个人信息处理活动，也适用于主管监管部门、第三方评估机构等组织对个人信息处理活动进行监督、管理和评估。消费类可穿戴智能设备涉及的个人信息处理活动较多，遵循此标准能够确保各个环节的数据

217、安全，防止数据泄露和滥用。GB/T 39335-2020信息安全技术 个人信息安全影响评估指南给出了个人信息安全影响评估的基本原理、实施流程。适用于各类组织自行开展个人信息安全影响评估工作，同时可为主管监管部门、第三方测评机构等组织开展个人信息安全监督、检查、评估等工作提供参考。消费类可穿戴智能设备的开发和运营过程中，进行个人信息安全影响评估能够识别潜在的隐私风险，制定相应的安全措施，从而保护用户数据的安全性。51 GB/T 41391-2022信息安全技术 移动互联网应用程序（App）收集个人信息基本要求规定了 App 收集个人信息的基本要求，给出了常见服务类型 App 必要个人信息范围和使

218、用要求。适用于 App 运营者规范其个人信息收集活动，也适用于监管部门、第三方评估机构等对 App 个人信息收集活动进行监督、管理和评估。许多消费类可穿戴智能设备依赖 App进行数据管理和分析，遵循此标准可以确保这些 App 在收集用户个人信息时，符合安全和隐私保护要求，避免不必要的数据收集和滥用。GB/T 41574-2022信息技术 安全技术 公有云中个人信息保护实践指南给出了在公有云中实施个人信息保护的控制目标和控制措施，在 GB/T 22081 基础上给出了公有云个人信息保护指南。适用于作为个人信息处理者的所有类型和规模的组织，包括公有和私营公司、政府机构和非营利组织。消费类可穿戴智能

219、设备的数据通常会存储和处理在云端，应用此标准可以确保公有云环境中用户数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和非法访问。GB/T 41817-2022信息安全技术 个人信息安全工程指南提出了个人信息安全工程的原则、目标、阶段和准备，提供了网络产品和服务在需求、设计、开发、测试、发布阶段落实个人信息安全要求的工程化指南。适用于涉及个人信息处理的网络产品和服务（含信息系统），为其同步规划、同步建设个人信息安全措施提供指导，也适用于组织在软件开发生存周期开展隐私工程时参考。消费类可穿戴智能设备开发过程中应用此标准，可以在设计、开发、测试和发布各阶段落实个人信息安全要求，确保设备在整个生命周期内的数据安全性

220、。GB/T 42460-2023信息安全技术 个人信息去标识化效果评估指南提供了个人信息去标识化效果分级与评估的指南。适用于个人信息去标识化活动，也适用于开展个人信息安全管理、监管和评估。消费类可穿戴智能设备在数据处理和共享过程中，应用此标准评估去标识化效果，可以确保个人信息的匿名化处理达到预期效果，降低隐私泄露风险。GB/T 42574-2023信息安全技术 个人信息处理中告知和同意的实施指南给出了处理个人信息时，向个人告知处理规则、取得个人同意的实施方法和步骤。适用于个人信息处理者在开展个人信息处理活动时保障个人权益，也可为监管、检查、评估等活动提供参考。消费类可穿戴智能设备的数据收集和处

221、理活动中，遵循此标准可以确保用户知情并同意其数据的使用，增强透明度和用户信任。GB/T 42582-2023信息安全技术 移动互联网应用程序（App）个人信息安全测评规范规定了依据 GB/T 352732020开展移动互联网应用程序个人信息安全测评的测评流程以及对各项安全要求进行测评的方法。适用于指导第三方测评机构对移动互联网应用程序个人信息安全进行测评，以及主管监管部门对移动互联网应用程序个人信息安全进行监督管理，移动互联网应用程序运营者开展个人信息安全自评时参照执行。消费类可穿戴智能设备相关 App 的开发者和运营者可以参考此标准，进行自评和第三方测评，确保其 App 在个人信息处理方面的

222、安全性。GB/T 42884-2023信息安全技术 移动互联网应用程序（App）生命周期安全管理指南提供了移动互联网应用程序(App)生命周期阶段管理过程和风险监测管理过程的安全管理指南。适用于 App 提供者对 App 的开发、运营等生命周期安全管理，App 分发平台管理者和移动智能终端厂商等参考使用。对于依赖 App 进行数据管理的消费类可穿戴智能设备，应用此标准可以确保其 App在开发、运营和维护等整个生命周期中的安全性。GB/T 43435-2023信息安全技术 移动互联网应用程序（App）软件开发工具包（SDK）安全要求规定了移动互联网应用程序（App)软件开发工具包（SDK)设计、

223、开发、发布、运营、终止运营等阶段和个人信息处理活动的安全要求。适用于 SDK 开发、运营，并供SDK 安全检测和评估参考使用。消费类可穿戴智能设备的 App 开发者可以参考此标准，确保使用的 SDK符合安全要求，防止因 SDK 安全问题导致的用户数据泄露。52 GB/T 43739-2024数据安全技术 应用商店的移动互联网应用程序（App）个人信息处理规范性审核与管理指南给出了应用商店运营者对移动互联网应用程序（App)个人信息处理规范性审核与管理指南。适用于指导应用商店运营者开展 App 个人信息安全审核与管理，也为监管部门及第三方机构对应用商店运营者审核与管理 App 个人信息处理活动的

224、能力开展评估提供参考。消费类可穿戴智能设备相关 App 在应用商店中发布前，需通过此标准的审核，确保其个人信息处理活动符合规范，保障用户数据安全。2.生物特征识别相关标准 GB/T 36651-2018信息安全技术 基于可信环境的生物特征识别身份鉴别协议框架规定了基于可信环境的生物特征识别身份鉴别协议框架，包括协议框架、协议流程、协议规则以及协议接口等内容。适用于生物特征识别身份鉴别服务的开发、测试和评估。消费类可穿戴智能设备中常集成生物特征识别功能（如指纹、面部识别等）用于身份验证。此标准的应用可以确保这些生物特征识别技术在可信环境下安全运行，保证用户身份鉴别的可靠性和安全性，防止伪造和滥用

225、。GB/T 37076-2018信息安全技术 指纹识别系统技术要求规定了采用指纹识别技术进行身份鉴别的指纹识别系统基本级和增强级的功能、性能、安全要求和等级划分。适用于指纹识别系统的设计与实现，对指纹识别系统的测试、管理也可参照使用。对于集成指纹识别功能的消费类可穿戴智能设备，应用此标准可以确保指纹识别系统的安全性和性能，防止指纹数据被盗用或篡改，提高设备的安全性和用户信任度。GB/T 20979-2019信息安全技术 虹膜识别系统技术要求规定了采用虹膜识别技术进行身份识别的虹膜识别系统的结构、功能、性能、安全要求及等级划分。适用于虹膜识别系统的设计与实现，对虹膜识别系统的测试、管理也可参照使

226、用。尽管虹膜识别在消费类可穿戴智能设备中应用相对较少，但对于采用虹膜识别技术的高端设备，参考此标准能够确保识别系统的可靠性和数据安全，防止虹膜数据被非法获取和滥用。GB/T 41772-2022信息技术 生物特征识别 人脸识别系统技术要求给出了人脸识别系统的架构及业务流程，规定了功能要求和性能要求。适用于人脸识别系统的设计、开发与应用。人脸识别技术在消费类可穿戴智能设备中的应用越来越普遍，此标准能够指导设备设计和开发过程，确保人脸识别系统的安全性、准确性和高效性，防止人脸数据的泄露和滥用。GB/T 40660-2021信息安全技术 生物特征识别信息保护基本要求规定了各类生物特征识别信息控制者开

227、展收集、存储、使用、共享、转让、公开披露、删除等生物特征识别信息处理活动应遵循的基本原则和安全要求。适用于规范各类生物特征识别信息控制者开展生物特征识别信息处理活动，也适用于第三方机构对生物特征识别信息处理活动进行测评。对于消费类可穿戴智能设备中的生物特征数据处理，遵循此标准能够确保数据在各个环节的安全性，防止数据泄露和隐私侵犯。GB/T 41806-2022信息安全技术 基因识别数据安全要求规定了基因识别数据及关联信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等数据处理活动的安全要求。适用于基因识别数据及关联信息的处理者规范数据处理活动，也可为监管部门、第三方评估机构对基因识别数据处理

228、活动进行监督、管理、评估提供参考。虽然基因识别在消费类可穿戴智能设备中尚未普及，但未来有潜力的应用场景可以参考此标准，确保基因数据处理的安全性，防止数据泄露和不当使用。GB/T 41807-2022信息安全技术 声纹识别数据安全要求规定了声纹识别数据的收集、存储、使用、传输、提供、公开、删除等活动中，对数据处理者的安全要求。适用于规范数据处理者的声纹识别数据处理行为。消费类可穿戴智能设备可以采用声纹识别技术进行 53 用户身份验证，遵循此标准能够确保声纹数据在收集、存储、使用、传输等环节的安全性，防止数据泄露和滥用。GB/T 41773-2022信息安全技术 步态识别数据安全要求规定了步态识别

229、数据收集、存储、传输、使用、加工、提供、公开、删除等数据处理活动的安全要求。适用于步态识别数据处理者规范数据处理活动，监管部门、第三方评估机构对步态识别数据处理活动进行监督、管理、评估参照使用。步态识别在消费类可穿戴智能设备中的应用能够用于用户身份验证和健康监测，遵循此标准可以确保步态数据的安全性，防止数据被非法获取和滥用。GB/T 41819-2022信息安全技术 人脸识别数据安全要求规定了人脸识别数据的安全通用要求以及收集、存储、使用、传输、提供、公开、删除等具体处理活动的安全要求。适用于数据处理者安全开展人脸识别数据处理活动。对于采用人脸识别技术的消费类可穿戴智能设备，应用此标准可以确保

230、人脸数据在各个处理环节的安全性和隐私保护，防止数据泄露和滥用。3.数据处理安全相关标准 GB/T 37973-2019信息安全技术 大数据安全管理指南提出了大数据安全管理基本原则，规定了大数据安全需求、数据分类分级、大数据活动的安全要求、评估大数据安全风险。适用于各类组织进行数据安全管理，也可供第三方评估机构参考。消费类可穿戴智能设备产生的大量用户数据属于大数据范畴，应用此标准可以帮助设备制造商和服务提供商对数据进行分类分级，识别和管理数据安全风险，确保数据在采集、存储、使用和传输等环节的安全。GB/T 37988-2019信息安全技术 数据安全能力成熟度模型给出了组织数据安全能力的成熟度模型

231、架构，规定了数据采集安全、数据传输安全、数据存储安全、数据处理安全、数据交换安全、数据销毁安全、通用安全的成熟度等级要求。适用于对组织数据安全能力进行评估，也可作为组织开展数据安全能力建设时的依据。消费类可穿戴智能设备的开发和运营过程中，可以参考此模型建立和提升自身的数据安全能力，确保各个环节的数据安全性，并通过成熟度评估不断改进安全措施。GB/T 41479-2022信息安全技术 网络数据处理安全要求规定了网络运营者开展网络数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等数据处理的安全技术与管理要求。适用于网络运营者规范网络数据处理，以及监管部门、第三方评估机构对网络数据处理进行监督管理和评估

232、。对于通过网络收集和处理用户数据的消费类可穿戴智能设备，应用此标准可以规范数据处理活动，确保网络数据的安全性，防止数据泄露和篡改。GB/T 35274-2023信息安全技术 大数据服务安全能力要求规定了大数据服务提供者的大数据服务安全能力要求，包括大数据组织管理安全能力、大数据处理安全能力和大数据服务安全风险管理能力的要求。适用于指导大数据服务提供者的大数据服务安全能力建设，也适用于第三方机构对大数据服务提供者的大数据服务安全能力进行评估。消费类可穿戴智能设备的服务提供商可以参考此标准，提升自身的大数据服务安全能力，确保用户数据在服务过程中得到全面保护，防止数据安全事件的发生。GB/T 436

233、97-2024数据安全技术 数据分类分级规则规定了数据分类分级的原则、框架、方法和流程，给出了重要数据识别指南。适用于行业领域主管（监管)部门参考制定本行业本领域的数据分类分级标准规范，也适用于各地区、各部门开展数据分类分级工作，同时为数据处理者进行数据分类分级提供参考。不适用于涉及国家秘密的数据和军事数据。消费类可穿戴智能设备产生的用户数据可以依据此标准进行分类分级管理，确保不同类型数据的安全保护措施符合其敏感性和重要性，优化数据安全管理的有效性。54 4.特定场景数据安全标准 GB/T 42012-2022信息安全技术 即时通信服务数据安全要求规定了即时通信服务收集、存储、传输、使用、加工

234、、提供、公开、删除、出境等数据处理活动的安全要求。适用于即时通信服务提供者规范数据处理活动，也可为监管部门、第三方评估机构对即时通信服务数据处理活动进行监督、管理、评估提供参考。对于消费类可穿戴智能设备，这些设备可能与手机或其他设备进行即时通信，以传输用户数据。应用此标准可以确保在即时通信过程中，用户数据的安全性和隐私性得到保护，防止数据在传输和存储过程中被泄露或篡改。GB/T 42013-2022信息安全技术 快递物流服务数据安全要求规定了快递物流服务收集、存储、传输、使用、加工、提供、公开、删除、出境等数据处理活动的安全要求。适用于快递物流服务提供者规范数据处理活动，也可为监管部门、第三方

235、评估机构对快递物流服务数据处理活动进行监督、管理、评估提供参考。虽然快递物流服务和消费类可穿戴智能设备的数据安全关系不大，但对于涉及物流追踪功能的消费类可穿戴智能设备（例如带有卫星定位功能的智能手表）来说，此标准可以提供关于数据传输和存储安全的有益参考，确保物流信息的安全性。GB/T 42014-2022信息安全技术 网上购物服务数据安全要求规定了网上购物服务的收集、存储、传输、使用、加工、提供、公开、删除、出境等数据处理活动的安全要求。适用于网上购物服务提供者规范数据处理活动，也可为监管部门、第三方评估机构对网上购物服务数据处理活动进行监督、管理、评估提供参考。消费类可穿戴智能设备常与网上购

236、物服务集成（如支付功能和购物提醒），参考此标准可以确保用户在使用这些功能时，其个人信息和交易数据的安全性，防止数据在传输和存储过程中被非法访问或篡改。GB/T 42015-2022信息安全技术 网络支付服务数据安全要求规定了网络支付服务收集、存储、传输、使用、加工、提供、公开、删除、出境等数据处理活动的安全要求。适用于网络支付服务提供者规范数据处理活动，也可为监管部门、第三方评估机构对网络支付服务数据处理活动进行监督、管理、评估提供参考。许多消费类可穿戴智能设备（如智能手表）提供支付功能，应用此标准可以确保用户支付数据的安全性，包括收集、存储、传输和使用环节的安全要求，防止支付信息泄露或被滥用

237、。GB/T 42016-2022信息安全技术 网络音视频服务数据安全要求规定了网络音视频服务收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等数据处理活动的安全要求。适用于网络音视频服务提供者规范数据处理活动，也可为监管部门、第三方评估机构对网络音视频服务数据处理活动进行监督、管理、评估提供参考。消费类可穿戴智能设备（如智能手表或耳机）可能涉及音视频数据传输和存储，应用此标准可以确保这些数据的安全性，防止音视频数据在传输和使用过程中的泄露和篡改。GB/T 42017-2022信息安全技术 网络预约汽车服务数据安全要求规定了网络预约汽车服务的收集、存储、使用、加工、提供、公开、出境等数据处理活动的

238、安全要求。适用于网络预约汽车服务提供者规范数据处理活动，也可为监管部门、第三方评估机构对网络预约汽车服务数据处理活动进行监督、管理、评估提供参考。消费类可穿戴智能设备（如智能手表）可能与网络预约汽车服务集成，提供位置信息和支付功能。应用此标准可以确保用户位置信息和支付数据的安全性，防止数据在传输和使用过程中的泄露和滥用。5.特定领域数据安全标准 GB/T 39725-2020信息安全技术 健康医疗数据安全指南给出了健康医疗数据控制者 55 在保护健康医疗数据时可采取的安全措施。适用于指导健康医疗数据控制者对健康医疗数据进行安全保护，也可供健康医疗、网络安全相关主管部门以及第三方评估机构等组织开

239、展健康医疗数据的安全监督管理与评估等工作时参考。消费类可穿戴智能设备广泛应用于健康和医疗领域，收集用户的生理数据和健康信息。应用此标准可以指导设备制造商和服务提供商在数据收集、存储、传输和使用过程中实施有效的安全措施，保护用户的健康医疗数据。例如，标准中的数据加密、访问控制和日志记录等措施，可以确保健康数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和未经授权的访问。GB/T 42447-2023信息安全技术 电信领域数据安全指南给出了开展电信领域数据处理活动的安全原则、通用安全措施，及在实施数据收集、存储、使用加工、传输、提供、公开、销毁等过程中宜采取的相应安全措施。适用于指导电信数据处理者开展数

240、据安全保护工作，也适用于指导第三方机构开展电信数据安全评估工作。消费类可穿戴智能设备通常通过电信网络进行数据传输，这些数据传输需要遵循电信领域的数据安全指南，以确保数据在传输过程中的安全性。4.4 我国监管情况 在监管执法方面，我国政府采取常态化检查和集中整治相结合的方式。工信部会同公安、市监等部门，定期对消费类可穿戴智能设备企业开展数据安全检查，重点检查数据收集的合法性、数据存储的安全性等内容。对于用户投诉集中、媒体曝光频繁的行业乱象，监管部门还会联合开展专项整治，震慑违法行为。近年来，有关部门就消费类可穿戴智能设备超范围收集用户信息、未经同意共享数据等问题，对多家企业进行了处罚，有力规范了

241、行业的数据安全实践。同时，政府还注重加强数据安全公众教育，提升用户的隐私保护意识和能力。网信办举办网络安全宣传周活动，工信部开设“数据安全和个人信息保护”专栏，公安部部署“净网”专项行动，全链条打击非法采集、提供、倒卖个人信息违法犯罪。中消协发布消费类可穿戴智能设备数据安全消费提示，教育用户如何辨别风险、依法维权。国家互联网信息办公室建立 App 数据安全信用评估制度，引导用户选择安全系数高的 App。这些举措让更多用户意识到数据安全的重要性，学会更好地保护自身隐私。但是，消费类可穿戴智能设备的数据安全作为产品质量安全的一个重要组成部分，还需要得到国家监管部门的更多重视。从国家市场监督管理总局

242、产品质量安全风险监测中心的官网上可以查询到，2019年至 2021年，广东省、贵州省进行了消费类可穿戴智能设备的监督抽查项目，但是监测项目仅仅针对电气安全、跌落、辐射杂散骚扰等，未涉及数据安全相关项目。造成数据安全监管滞后的原因是多方面的。第一，消费类可穿戴智能设备作为新兴事物，在概念内涵、功能边界等方面尚未形成统一的认知，技术和产业生态也处于持续演进中。这使得政府在界定监管对象、评估安全风险时难以找到明确的抓手。第二，传统的质量监管思路主要立足于硬件，对数据合规和安全的认知有所欠缺。消费类可穿戴智能设备看似与普通硬件无异，但实则通过持续采集个人信息，形成了庞大的数据资产。这些数据资产的合规性

243、和安全性，关系到广大用户的切身利益，也关乎整个产业的可持续发展，但目前尚未被纳入质量监管的核心考量。第三，消费类可穿戴智能设备的数据处理涉及收集、传输、存储、计算等诸多环节，且在供应链各方之间频繁流转。面对如此复杂的数据处理活动，政府在制定监管标准、界定责任边界、开展抽查检测等方面都面临诸多挑战。同时，消费类可穿戴智能设备的数据处理通常依托算法实现，而算法作为一种新型监管对象，也对传统的质量监管思路构成了新的挑战。56 第第 5 章章 消费类消费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建议建议 对照消费类可穿戴智能设备数据安全风险挑战，以及已有的相关安全标准现状，建议在以下方

244、面推进消费类可穿戴智能设备数据安全标准化工作。5.1 针对设备可穿戴特点的数据安全 目前的个人信息和数据安全标准大多是从通用的角度出发，虽然部分标准如 GB/T 34978-2017、GB/T 37076-2018、GB/T 20979-2019等涉及移动智能终端、生物特征识别等消费类可穿戴智能设备相关技术，但相关要求分散在多个标准中，总体上碎片化严重。消费类可穿戴智能设备具有随身携带、实时监测等独特属性，其采集的数据类型多样（如生理参数、位置信息、行为习惯等），数据量大、更新频率高，且与个人生活与健康密切相关，因此对数据安全和隐私保护提出了更高要求。5.2 生物特征细化与扩展的数据安全 消费

245、类可穿戴智能设备采集的数据中生物特征数据占据重要地位。虽然 GB/T 41806-2022、GB/T 41807-2022、GB/T 41773-2022、GB/T 41819-2022等标准对基因、声纹、步态和人脸等识别的数据安全提出要求，但对其他类型的生物特征数据，如心率、体温、血糖、血压、脑电（见附录 C）等仍缺乏专门的安全标准。由于生物特征数据具有唯一性和敏感性，一旦泄露可能造成严重后果。因此需要针对不同类型的生物特征数据，制定更加细化和全面的采集、传输、存储、使用等环节的安全要求，并在用户授权同意、隐私保护等方面提出明确规定。同时，还需考虑如何平衡数据应用和隐私安全，制定生物特征数据

246、脱敏、加密等安全处理标准。5.3 面向设备全生态体系的数据安全 当前的标准大多从数据视角关注安全，而缺乏对消费类可穿戴智能设备产品全架构、全环节、全生态的体系性管理要求。未来需要明确各参与方（制造商、供应商、运营商、服务提供商等）的安全职责；要将安全和隐私设计理念引入设备全生命周期，在设计之初就考虑数据最小化、默认加密等隐私保护机制；要建立漏洞管理、安全更新等机制，保障设备上市后的持续安全；要规范设备退役和废弃阶段的数据删除流程，防止数据二次泄露。此外，从提升用户对设备安全性的信任度出发，探讨消费类可穿戴智能设备安全评估和认证的可行性、必要性与紧迫性。针对消费类可穿戴智能设备数据安全特点，从测

247、评对象、测评指标、测评方法入手，为开展全方位、多角度的安全测评与认证提供依据。5.4 数据收集与使用中用户权益保障 消费类可穿戴智能设备的数据价值主要体现在对用户数据的分析和服务，然而目前的 57 标准对消费类可穿戴智能设备数据收集和使用环节的用户权益保障考虑不足。未来需结合消费类可穿戴智能设备特点，通过适当方式明确告知用户消费类可穿戴智能设备数据收集的范围、目的和使用方式，并允许用户选择性同意或拒绝；要赋予用户对个人数据的控制权，提供适合消费类可穿戴智能设备特点的数据访问、更正、删除等机制；要规范基于用户数据的行为分析和自动化决策，防止过度收集和滥用；要加强对儿童等特殊群体隐私的保护。5.5

248、 跨平台互操作性的数据同步安全 随着消费类可穿戴智能设备应用生态的发展，跨设备、跨平台的数据同步和可携带需求日益凸显，但目前对这一环节缺乏明确的安全标准。未来需围绕消费类可穿戴智能设备数据同步和可携带制定不同类型和品牌的消费类可穿戴智能设备之间的数据交互和通信协议标准，确保数据在跨平台传输时的安全性和一致性；要建立第三方应用的准入机制和数据访问审计机制，防止数据越权和非授权使用；要探索基于用户授权同意的数据同步模式，确保用户对数据流向的知情权和控制权。5.6 可穿戴智能设备数据安全测评 目前对消费类可穿戴智能设备数据安全测评缺乏统一、权威的标准和规范。为全面评估消费类可穿戴智能设备的数据安全性

249、能，亟需制定专门的测评标准，明确测评对象、测评方法、测评指标等要素。测评对象需要覆盖消费类可穿戴智能设备的软硬件系统、移动应用、云服务平台等，全面考察其数据安全能力。测评方法要从消费类可穿戴智能设备数据处理活动各环节入手，采用文档审查、功能测试、渗透测试、行为分析等多种技术手段，结合实验室与真实场景开展测评。测评指标要对应前述各项数据安全标准的具体要求，形成科学、量化、可操作的指标体系。同时，测评标准要建立面向不同应用场景的安全等级划分，对消费类可穿戴智能设备的数据安全能力进行分级评估，形成差异化的测评要求。5.7 可穿戴智能设备数据安全认证 安全认证是验证消费类可穿戴智能设备满足数据安全相关

250、标准的重要手段。当前对消费类可穿戴智能设备的数据安全认证缺乏统一规范，难以形成统一有效的安全认证市场。未来应加快制定消费类可穿戴智能设备数据安全认证标准，明确认证对象、认证依据、认证流程等。认证对象主要包括消费类可穿戴智能设备的硬件产品、嵌入式软件、移动 App、后台云服务等，通过认证确保其数据安全能力符合标准要求。认证依据应以国家相关数据安全标准和行业最佳实践为基础，制定统一的认证依据，避免认证标准碎片化。认证流程要规范认证受理、测评、审核、颁证、监督等各环节的活动，明确认证机构的业务流程、管理要求，确保认证工作的客观公正性和权威性。要建立面向不同安全保护等级的分级认证制度，对消费类可穿戴智

251、能设备的数据安全能力进行梯度划分。58 第第 6 章章 结语结语 随着 5G、人工智能、边缘计算等新技术的加速渗透，消费类可穿戴智能设备种类不断丰富，应用场景持续拓展，用户数据也随之呈爆发式增长。这对消费类可穿戴智能设备的数据安全保护提出了更高要求，需要产业链各方协同发力，持续跟进数据安全形势，不断迭代优化数据安全防护技术和测评手段。一方面，消费类可穿戴智能设备厂商要将安全和隐私保护理念融入产品设计开发的各环节，遵循数据全生命周期安全原则，切实保障用户的知情权、控制权。厂商应当采取全面的数据加密措施，确保数据在传输、存储和使用过程中的安全。同时，建立完善的数据泄露应急响应机制，及时发现和处理安

252、全隐患，最大限度地减少安全事件对用户的影响。另一方面，安全测评机构要加强技术创新，紧跟消费类可穿戴智能设备的发展趋势，针对性开发智能化、自动化的检测工具，提高测评的广度和深度。测评机构应积极贡献测试用例、分享最佳实践，推动形成行业安全测试标准，确保测评结果的权威性和公正性。通过定期的安全评估和漏洞扫描，及时发现和修补安全漏洞，为用户提供更为安全的使用体验。此外，政策制定部门要及时跟进新技术发展，督促落实数据安全合规要求，加大对违法违规行为的惩戒力度。政府部门应制定和完善相关法律法规，明确各方在数据安全保护中的责任和义务，并加强对行业的监管和指导。通过建立数据安全认证体系，鼓励企业积极参与数据安

253、全建设，提高全行业的数据安全水平。产学研各界也要协同攻关，及时共享消费类可穿戴智能设备的安全风险情报，携手构筑消费类可穿戴智能设备数据安全生态防护网。各方应加强合作，开展跨领域的研究和技术交流，推动数据安全技术的创新与应用。通过举办行业论坛、技术研讨会等活动，促进信息共享和经验交流，共同应对数据安全挑战。未来，消费类可穿戴智能设备将继续以其多样化的功能和便捷性，深刻影响人们的生活和工作方式。只有各方共同努力，才能在技术进步与数据安全之间找到最佳平衡，确保用户在享受智能化便利的同时，其数据隐私和安全得到充分保障。让我们携手前行，共同迎接消费类可穿戴智能设备的光明未来。通过构建健全的数据安全体系，

254、推动技术进步与安全保护的协调发展，为广大用户营造一个放心、安全的智能化应用环境，助力社会的全面数字化转型。59 附录附录 A 消费类消费类可穿戴智能设备基本架构可穿戴智能设备基本架构 A.1 消费类可穿戴智能设备硬件架构 消费类可穿戴智能设备硬件架构主要由五大模块组成：传感器模块、人机交互模块、通信模块、处理器模块和电源管理模块，纵观这一架构，MEMS（微机电系统）、MCU（微控制单元）、AI 芯片、低功耗通信、人机交互、柔性电子、能量收集等前沿技术正在多个层面重塑消费类可穿戴智能设备的创新内涵。A.1.1 处理器模块 处理器模块是消费类可穿戴智能设备的核心组件，承担着数据运算、分析决策、任务

255、调度、功耗管理等重要职责。它的性能在很大程度上决定了设备的智能化水平和用户体验。当前，消费类可穿戴智能设备对处理器提出了高度集成、低功耗、高性能的苛刻要求。业界主流的消费类可穿戴智能设备处理器架构包括：（1）多核异构架构：通过集成多个异构处理核心，如高性能的应用处理器（AP）核心和低功耗的微控制器（MCU）核心，可根据任务负载动态调度，在性能和功耗之间实现最优平衡。big.LITTLE 架构就是典型代表。（2）多电源域架构：将处理器划分为多个电源域，每个电源域可独立控制电压和时钟频率。空闲时可关闭某些电源域，而不影响其他部分运行，从而最大限度降低芯片整体功耗。A.1.2 传感器模块 传感器模块

256、是消费类可穿戴智能设备感知外部世界和人体状态的重要界面。当前，MEMS 技术的进步极大地推动了传感器的小型化、集成化和低功耗化，使得多种类型的传感器能够方便地集成到消费类可穿戴智能设备中。根据感知对象和应用场景的不同，消费类可穿戴智能设备中常见的传感器主要包括：（1）运动传感器：如加速度计、陀螺仪、磁力计等，用于检测设备的运动状态、方向和姿态，是计步、睡眠监测、手势识别等应用的基础。（2）生理传感器：如光电容积脉搏波传感器（PPG）、心电图传感器（ECG）、皮肤电活动传感器（EDA）、皮肤温度传感器等，用于采集心率、心率变异性、皮肤电导、体表温度等人体生理信号，是健康监测和情绪识别的重要手段。

257、（3）环境传感器：如温度计、湿度计、气压计、光照传感器等，用于感知设备所处环境的物理参数，在运动辅助、室内定位等场景有广泛应用。（4）声学传感器：即麦克风，用于语音交互、音频处理等。（5）图像传感器：即微型摄像头，在智能眼镜等消费类可穿戴智能设备中用于拍照、视频、人脸识别、增强现实等应用。A.1.3 人机交互模块 人机交互模块是用户感知、操控消费类可穿戴智能设备的直接界面，负责将设备采集 60 和分析的信息反馈给用户，同时将用户的控制指令传递给设备。直观、流畅、自然的交互体验是消费类可穿戴智能设备的重要竞争力。目前，主流的消费类可穿戴智能设备交互方式包括：（1）可视化交互：主要依托微小化显示屏

258、，包括 OLED、Micro LED、投影等不同显示技术。得益于柔性显示、微型投影等技术进步，消费类可穿戴智能设备的信息展示能力正变得越来越丰富，视觉体验也更加沉浸。（2）语音交互：通过语音识别、语义理解、语音合成等技术，用户可直接用语音指令控制设备，设备也能以自然语言的形式反馈信息。远场拾音、降噪增强等前沿技术有望进一步拓展消费类可穿戴智能设备的语音交互边界。（3）触觉交互：通过振动马达、线性致动器等装置产生触觉反馈，模拟真实的触感。压力、纹理等高维触觉交互技术将使消费类可穿戴智能设备的人机交互更加逼真。（4）手势交互：基于惯性传感器、EMG 等检测用户手势，并将其映射为对应的控制指令，直接

259、捕捉用户意图，提供高效的“免提”交互方式。（5）脑机接口：通过脑电图（EEG）、功能性近红外光谱（fNIRS）等技术直接感知用户的脑活动，实现“从意念到行动”的直接交互。尽管目前还处于早期阶段，但脑机接口有望为未来的消费类可穿戴智能设备交互带来革命性变革。A.1.4 电池模块 电源管理模块是保障消费类可穿戴智能设备稳定运行的基石。由于穿戴场景的特殊性，消费类可穿戴智能设备对续航能力、充电便利性等有着更高的要求，这对电池技术、电源管理芯片、能量获取方案等提出了新的挑战。（1）锂离子电池：从电池技术来看，锂离子电池是当前消费类可穿戴智能设备的主流选择，但其能量密度（一般为 250300Wh/kg）

260、已接近极限。为进一步延长消费类可穿戴智能设备的电池寿命，一方面，新型电池体系如锂硫电池、固态电池等正在积极研发，有望在未来实现能量密度的重大突破；另一方面，消费类可穿戴智能设备自身的低功耗设计也至关重要。这包括采用先进的工艺制程、优化的电路设计以及尽可能减少不必要的能耗等。（2）电源管理芯片：与此同时，高效的电源管理对于消费类可穿戴智能设备的续航能力也不可或缺。这需要电源管理芯片能够根据负载需求，实时调整各个模块的工作电压和时钟频率，并在空闲时切换到低功耗的休眠模式。先进的电源管理技术如动态电压频率调节（DVFS）、能量收集等，可进一步优化设备的能耗表现。（3）无线充电：在充电方式上，无线充电

261、已成为消费类可穿戴智能设备的标配。相比有线充电，无线充电免去了插拔线缆的麻烦，非常符合消费类可穿戴智能设备的使用场景。目前，无线充电标准已得到广泛应用，并支持快速充电模式。随着无线充电效率的进一步提升和功率的不断增大，无线充电有望成为消费类可穿戴智能设备的主流充电方式。A.1.5 通信模块 通信模块是消费类可穿戴智能设备连接外部世界的纽带，负责与周边设备（如手机、电脑等）、互联网云端进行数据通信和控制指令交互。选择合适的通信技术需要在功耗、速率、距离、安全等多个维度进行权衡。目前，消费类可穿戴智能设备的主流通信技术包括：（1）蓝牙：低功耗、短距离（10m 级）的无线通信技术，主要用于与手机等近

262、场设备的数据传输和控制。新一代蓝牙5.0在保持低功耗的同时，数据吞吐量和通信距离较之前版本有大幅提升。（2）Wi-Fi：相对蓝牙，Wi-Fi 具有更高的传输速率和覆盖范围，主要用于与互联网云 61 端的数据交互。针对消费类可穿戴智能设备对低功耗的苛刻要求，Wi-Fi 联盟已推出 Wi-Fi HaLow（802.11ah）等低功耗 Wi-Fi新标准。（3）蜂窝通信（2G/3G/4G/5G）：支持消费类可穿戴智能设备通过蜂窝网络实现独立的语音通话、消息收发、互联网连接等功能。其中，4G LTE 的窄带物联网（NB-IoT）、eMTC 等低功耗广覆盖（LPWAN）技术非常适合消费类可穿戴智能设备的远

263、程连接场景。而5G的大带宽、低时延特性则有望进一步拓展消费类可穿戴智能设备的应用边界，如云端VR/AR、远程医疗等。（4）NFC：工作频率 13.56MHz，通信距离小于 10cm，传输速率约 106Kbps。NFC 以其近距离、低功耗、易使用等优势，在门禁、移动支付、设备配对等应用场景广泛应用。（5）ANT/ANT+：一种低功耗无线传感器网络通信协议，支持 65000 个设备同时运行，传输速率 1Mbps，通信距离约 30m。主要用于运动健康传感设备之间的互联互通。（6）RFID：射频识别，通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，在门禁、物流等领域有广泛应用。A.2 消费类可穿戴智能设备软

264、件架构 消费类可穿戴智能设备的软件架构通常由端（设备本地）、边（边缘设备）和云（云端服务）三部分组成。这种架构充分利用了各部分的优势，使得系统在数据处理、存储、传输和应用方面具备高效性、灵活性和可靠性。端上的软件通常包括：A.2.1 操作系统 消费类可穿戴智能设备通常运行轻量级的实时操作系统（RTOS）或嵌入式操作系统，如 FreeRTOS、Zephyr，或专用的设备操作系统，如 Wear OS、watchOS 等。操作系统提供基本的系统管理和调度功能，如任务管理、内存管理、驱动管理等。同时还要提供丰富的应用编程接口（API），方便开发者开发本地应用。操作系统需要高度优化，以适应消费类可穿戴智

265、能设备的有限计算资源和低功耗要求。A.2.2 数据采集模块 负责多源传感数据的实时采集和预处理。数据采集模块需要在有限的计算资源下实现高效可靠的数据处理，这对嵌入式软件开发提出了较高的要求。通常采用定点化算法、查表等优化方法，在保证精度的同时降低计算量。数据采集过程通常分为传感器数据读取、数据校准、数据滤波、数据融合、特征提取等几个步骤。A.2.3 本地应用模块 运行各种本地应用，如步数计、心率监测、睡眠追踪等。这些应用通过调用操作系统的 API，访问传感器数据和系统资源，执行各种监测和交互任务。本地应用通常采用事件驱动或定时轮询的方式工作。为了节省资源，一些复杂的应用任务（如机器学习推理）会

266、被转移到边缘端或云端执行。本地应用的开发需要综合考虑功能、性能和功耗等因素，遵循轻量化、模块化的设计原则。62 附录附录 B 数据安全保护实践案例数据安全保护实践案例 B.1 华为 华为在消费类可穿戴智能设备领域非常重视用户的隐私安全，从硬件设计、软件开发到生态布局，都提供了全方位的数据保护，让用户可以安心使用产品和服务。首先，华为智能手表提供了先进的隐私保护功能。以华为的 WATCH GT 2 Pro 为例，它具备密码锁定功能。用户在取下手表时，手表会自动上锁，需要输入密码才能重新使用。这可以有效防止手表丢失后他人访问用户信息。同时，华为智能手表与手机的蓝牙连接也进行了安全加固。新设备的绑定

267、需要用户手动确认，且蓝牙通道传输个人敏感数据时都会进行加密，确保数据安全。其次，华为在软件层面提供了分级数据保护机制。对于血糖、血压等高度敏感的医疗健康数据，华为采用了文件级硬件加密，且手机锁屏后禁止读取，防止未经授权的访问。对于一般的运动数据、个人资料等，华为通过 AES CBC 256 位加密并存储在应用沙箱内，且加密密钥由安全元件保护，可有效防止数据泄露。此外，华为还实现了用户对个人数据分享的全程可控。用户可通过“隐私管理”来决定是否同步数据到云端，以及授权哪些第三方应用访问数据。在分享运动数据时，用户还可灵活选择屏蔽地图、位置等敏感信息再分享。对于第三方应用的授权，华为也有严格审核机制

268、，且在双方合作终止时会立即停止三方应用的访问权限。最后，华为将隐私安全理念贯穿到可穿戴业务的始终，并融合了业界领先的隐私保护技术。未来，华为还将不断丰富可穿戴产品线，用前沿科技赋能消费者的健康管理，持续为用户数据安全保驾护航。B.2 小米 面对消费类可穿戴智能设备数据安全的特殊性和重要性，小米在产品全生命周期中采取了一系列切实有效的技术措施来保护用户隐私。首先，在新设备绑定环节，小米采用一机一码、一设备一账户的安全绑定机制，通过非对称密钥和对称密钥为身份认证和数据加密提供可靠保障。其次，在设备通信过程中，手机与设备之间的通信由基础密钥和动态随机密钥联合加密保护，有效防止数据被窃听和篡改。此外，

269、在云端数据备份与同步时，小米采用了严格的网络传输加密技术，确保用户数据在手机与服务器之间的传输安全。对于上架运动健康类的第三方 App，小米也进行严格的签名授权把关，让用户可以放心使用。同时，小米充分尊重用户对自己运动健康数据的控制权，严格禁止任何非用户授权的数据访问行为。在设备脱腕锁屏时，支持锁屏密码的设备在脱离用户手腕后会自动进入锁定状态，需要输入密码才能解锁，最大限度地防止他人窃取数据。此外，小米还采取软硬件校验加密技术对系统更新进行签名校验，从源头保证系统镜像的安全性。B.3 小天才 小天才严格落实法规要求，分别从组织流程及技术防御两个层面出发，打造信息安全管理体系及数据安全技术防御体

270、系。一是组织流程层面，从组织建设角度出发，建立完善的个人信息保护组织，成立安全合规委员会作为公司安全合规管理领域最高级别的领导决策机构；从流程保障角度出发，打造贯穿产品全生命周期的数据与个人信息保护标准和流 63 程。从产品的需求提出，研发的概要设计，到测试用例的评审都会开展个人信息安全评估，测试通过后才可对外发布并交付生产。将个人信息安全的理念融入研发的每一个环节。二是技术防御层面，构建了手表端安全、网络安全、云端存储安全、家长端 App 安全等四层防线，有效保障儿童数据与隐私安全。同时小天才充分尊重孩子的隐私权，提供双端授权功能（如由家长发起对手表的自动接通请求，需要孩子在手表端确认才能开

271、启），取得家长监护权和孩子隐私权的动态平衡。并且结合产品安全隐私特性，以显著、清晰的方式告知并征得儿童监护人的有效明示同意，比如手表定位功能默认需要家长端授权、开启运动健康功能需要家长授权打开等，充分发挥家长的知情引导作用。B.4 Apple Apple 在可穿戴智能产品数据安全方面采用了一系列最佳实践，确保用户数据的安全和隐私。首先，Apple 对用户数据进行端到端加密，包括在设备、传输过程中以及存储在云端的数据。这意味着即使数据被截获，未经授权的第三方也无法读取这些数据。此外，Apple 在产品设计阶段就将隐私保护作为核心原则，确保用户数据仅在必要时收集，并且用户对自己的数据有完全的控制权

272、。例如，用户可以选择哪些应用程序可以访问健康数据。Apple 的消费类可穿戴智能设备，如 Apple Watch，采用先进的生物识别技术，如指纹识别和面部识别，确保只有授权用户可以访问设备和数据。公司还提供详细的隐私政策和设置，用户可以查看和管理他们的数据使用情况。定期的隐私报告让用户了解他们的数据如何被使用。此外，Apple 定期发布软件更新，修补已知的安全漏洞，并增强系统的整体安全性。这些更新通常自动进行，确保用户的设备始终受到最新的保护。这些数据安全措施使 Apple 的消费类可穿戴智能设备在市场上享有很高的用户信任度。根据市场调查和用户反馈，Apple 的安全和隐私保护措施被认为是行业

273、内最严格和最有效的。这不仅保护了用户的个人数据，也增强了用户对 Apple 产品的依赖和忠诚度。B.5 Samsung Samsung 在可穿戴智能产品的数据安全方面采用了一系列最佳实践，确保用户数据的安全和隐私。首先，Samsung 使用了多层次的数据加密技术，包括传输加密和存储加密，确保数据在传输过程和存储过程中的安全性。所有的数据传输都通过安全协议进行，以防止数据在传输过程中被截获和篡改。此外，Samsung 采用了严格的身份验证机制，如生物识别技术，包括指纹识别和面部识别，确保只有授权用户可以访问设备和数据。通过这种方式，有效防止了未经授权的访问和潜在的数据泄露。Samsung 还在其

274、消费类可穿戴智能设备中集成了先进的隐私管理工具，允许用户精细控制哪些应用程序可以访问他们的数据。用户可以通过设备设置管理数据权限，选择性地授予和撤销数据访问权限，增强了用户对个人数据的控制力。在软件更新和漏洞修补方面，Samsung 定期发布安全更新，及时修复已知的安全漏洞，提升系统的整体安全性。这些更新通常自动推送给用户，确保设备始终运行在最新的安全环境下。此外，Samsung 积极参与国际和国内的安全标准制定，确保其产品符合相关的法律法规和行业标准。这不仅增强了产品的安全性，还提升了用户对 Samsung 品牌的信任度。这些数据安全措施使 Samsung 的消费类可穿戴智能设备在市场上享有

275、很高的声誉和用户信任。64 B.6 Imagine Marketing 印度可穿戴公司 Imagine Marketing 在可穿戴智能产品的数据安全方面实施了一系列最佳实践，以确保用户数据的安全和隐私。首先，他们采用了先进的数据加密技术，确保用户数据在传输和存储过程中得到充分保护。这种加密方法不仅在设备端进行，还包括云端存储的数据，防止未经授权的访问和数据泄露。此外，Imagine Marketing 强调产品设计中的隐私保护原则。所有产品在设计和开发过程中都遵循数据最小化原则，只收集和处理必要的用户数据。用户可以明确选择并控制哪些数据可以被收集和分享，增强了用户对自身数据的控制权和透明度。

276、在安全认证和更新方面，Imagine Marketing 定期发布安全补丁和软件更新，以修补潜在的安全漏洞和增强系统安全性。用户设备可以自动接收这些更新，确保始终运行最新的安全防护措施。Imagine Marketing 还积极参与行业标准的制定和遵循，确保其产品符合国际和国内的数据安全法规和标准。65 附录附录 C 典型数据典型数据安全标准化安全标准化需求需求 C.1 生理数据安全标准化需求 C.1.1 数据特点 生理数据是用户健康状况和身体机能的直接反映，涉及心率、体温、血糖、血压、脑电等生物特征，属于高度敏感的个人数据。同时，生理数据采集依赖专用传感器，数据格式多样，一般体量较大。C.1

277、.2 安全风险和需求 生理数据直接关系用户的生命健康安全，因此真实性、准确性是首要需求。任何数据失真都可能导致对健康状况的错误判断，产生严重后果。另一方面，作为高度隐私的数据，生理数据也面临被非法收集、泄露、滥用的风险，可能侵害用户隐私，甚至被用于违法犯罪活动。因此，全生命周期的隐私保护也是刚需。C.1.3 数据安全标准化建议 针对生理数据，在安全标准化方面建议：（1）传感器须通过严格的检测认证，确保数据采集的准确性和可靠性。（2）设备须支持本地数据处理和存储，杜绝未经用户授权的数据上传。（3）设备与云端间须建立安全通道，所有生理数据须经加密后传输。（4）用户须对个人生理数据拥有完整的控制权，

278、包括知情权、授权许可权、复查更正权、删除权等。（5）后台须建立完善的数据安全管理制度，并通过白盒测试、渗透测试等方式，严格评估系统的隐私保护能力。（6）后台须配备专门的数据安全响应团队，一旦发生数据泄露事故，能第一时间控制影响，并向用户和主管部门通报。（7）从数据采集、传输、存储到访问、销毁的全生命周期，都须有可审计的日志策略，确保合规性。C.2 运动数据安全标准化需求 C.2.1 数据特点 运动数据反映用户的运动量、运动模式、姿态等，可用于计步、睡眠分析、卡路里消耗估算等。这类数据多为连续的时序型数据，数据量大且高度非结构化。C.2.2 安全风险和需求 虽然运动数据隐私性相对较低，但通过数据

279、挖掘和用户画像，仍可能还原出用户的生 66 活轨迹、作息规律等隐私信息，因此也需要适度的隐私保护和规范使用。由于运动数据普遍体量大、非结构化，对数据的高效处理、存储和分析也提出了较高要求。C.2.3 数据安全标准化建议 针对运动数据，在安全标准化方面建议：（1）加速度、陀螺仪等运动传感器须定期校准，并通过自适应滤波等算法降低数据噪声，提高数据质量。（2）本地须支持对原始运动数据的压缩、降采样、特征提取等预处理，在减少数据量的同时，最大限度保留信号特征。（3）云端须对接收到的运动数据采取严格的访问控制，实现面向不同业务场景的权限管理。（4）数据分析过程中，须对用户标识进行脱敏，或利用联邦学习、安

280、全多方计算等隐私保护机器学习技术，防止隐私泄露。（5）对外输出的统计分析结果，须严格控制筛选条件，防止细颗粒度数据被还原和滥用。（6）为充分利用运动数据的价值，宜适度开放运动数据，但须经过严格的数据脱敏，并限定在最小必要范围内。（7）数据存储和访问须进行严格的日志审计，对违规的数据行为及时预警。C.3 环境数据安全标准化需求 C.3.1 数据特点 环境数据反映用户所处环境的物理参数，如温度、湿度、气压、光照强度等。这类数据变化缓慢，一般采样频率不高，数据规模较小，但需要较高的测量精度。C.3.2 安全风险和需求 环境数据虽然一般不直接涉及用户隐私，但通过数据关联分析，可能推断出用户所处的地理位

281、置、室内外环境等信息，因此也需要适度的隐私保护。环境数据的质量和精确度直接关系到相关智能服务的体验，如数据失真可能导致错误的情景模式触发，因此需要严格保障数据质量。C.3.3 数据安全标准化建议 针对环境数据，在安全标准化方面建议：（1）温度、湿度等环境传感器须符合检测标准要求，定期校准，确保数据真实准确。（2）设备须具备环境数据的本地处理能力，如根据光照强度自动调节屏幕亮度等，减少不必要的数据上传。（3）上传的环境数据须进行脱敏处理，去除设备标识、时空标签等敏感信息。（4）后台汇聚的环境数据须进行聚类、异常检测等质量分析，对可疑数据及时预警核查。（5）分析环境数据与用户行为的关联时，须采用

282、k-匿名、差分隐私等数据脱敏技术，67 确保用户隐私。（6）环境画像、用户画像等分析结果向第三方应用开放时，须进行严格的脱敏和访问控制。C.4 交互数据安全标准化需求 C.4.1 数据特点 交互数据产生于用户与智能设备的交互过程中，包括按键、触摸、手势、语音等各类控制指令和反馈信息。这类数据实时性强，决定了设备对用户需求的响应速度，同时也兼具一定的隐私属性。C.4.2 安全风险和需求 由于交互数据直接反映用户意图，若被不当获取和滥用，可能泄露用户的行为偏好、使用习惯等隐私。同时，语音、手写等交互方式还可能无意中记录下用户的隐私对话或信息，因此需要严格管控。交互数据的实时处理能力也关系到人机交互

283、的体验，对设备性能提出较高要求。C.4.3 数据安全标准化建议 针对交互数据，在安全标准化方面建议：（1）触控、按键等交互事件须在本地即时响应，减少不必要的数据上传。（2）语音指令、手写笔迹等隐私风险高的数据，须经用户明示同意后才能采集，并在本地处理后即时删除原始数据。（3）上传云端的交互数据须进行加密保护，并设定最小权限原则，避免被越权访问。（4）针对不同业务场景，宜设置差异化的交互数据访问策略，避免无关方过度获取数据。（5）基于交互数据的行为分析、用户画像等，须采用数据脱敏技术，输出的分析结果也须进行去标识化处理。（6）交互数据的访问须启用严格的用户认证和授权机制，并详细记录操作日志，确保

284、可审计、可追溯。C.5 其他来源数据安全标准化需求 C.5.1 数据特点 智能消费类可穿戴智能设备通过与手机、家居、车载等其他智能终端互联，还可获得社交、出行、生活等多维数据。这些数据来源广泛、业务价值高，但也涉及诸多用户隐私。同时，由于设备能力有限，大量异构数据的汇聚和处理也对智能可穿戴平台提出了更高要求。68 C.5.2 安全风险和需求 其他来源数据中不乏通讯录、家庭地址、行车路线等高度敏感的信息，因此隐私保护风险进一步提高。外部数据的真实性、及时性也可能受到数据提供方的影响，需要智能可穿戴平台进行必要的质量把关和校验。海量异构数据的互联、共享，也使数据管理和使用的安全边界更加模糊，需要梳

285、理数据流向、明晰安全责任。C.5.3 数据安全标准化建议 针对其他来源数据，在安全标准化方面建议：（1）与外部智能终端的数据互联，须符合国家网络安全等级保护制度要求，并确保传输通道安全。（2）明确数据提供方与智能可穿戴平台的数据安全责任边界，对关键责任进行必要的合同约定。（3）智能可穿戴平台汇聚的外部数据，须建立统一的分类分级管理机制，根据数据的敏感程度采取差异化的隐私保护措施。（4）外部数据接入前，须经过严格的质量评估，包括有效性、及时性、完整性等，对不达标数据要限制接入。（5）外部数据进入智能可穿戴平台后，须与平台原有数据进行严格的逻辑隔离，并采用数据脱敏、加密等技术措施，防止数据污染和滥

286、用。（6）建立外部数据使用的审计机制，明确平台内部各业务场景的数据使用范围，对违规调用行为进行实时预警。69 参考文献参考文献 1 2024年中国可穿戴设备产业链图谱研究分析https:/ 2 杨小帆,郭雅萍.运动可穿戴设备的发展趋势研究J.福建体育科技,2018,37(03):17-19+37.3 李晋.智能手表产业链J.办公自动化,2019,24(19):22.4 李扬,安晖.智能手表面临抢位机遇J.高科技与产业化,2015,(06):84-87.5 王 德 生.全 球 智 能 穿 戴 设 备 发 展 现 状 与 趋 势J.竞 争 情 报,2015,11(05):52-59.DOI:10.

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