AI赋能的攻击工具：攻击者可能使用AI技术自动化分析锁具通信协议、快速识别漏洞，甚至模拟用户行为绕过生物识别验证。
供应链攻击：针对锁具制造商或云服务平台的数据泄露、固件篡改，导致批量设备存在后门或弱加密。
侧信道攻击升级：通过功耗分析、电磁辐射等物理信号推断密钥或密码，可能结合机器学习提高攻击效率。
跨平台漏洞利用：利用智能家居生态的互联性，通过其他设备（如路由器、智能音箱）入侵门锁系统。
深度伪造与生物识别绕过：使用高精度3D打印、虹膜/声纹合成等技术欺骗生物识别模块。
云服务与API攻击：针对远程管理接口的中间人攻击、API滥用或第三方集成漏洞。
固件劫持与OTA攻击：恶意劫持无线更新流程，植入持久化恶意软件。
量子计算威胁：可能初步应用于破解传统非对称加密算法（如RSA）。
防护建议：
技术发展将推动攻防持续升级，隐私与安全的平衡需行业协同规范。
