🥇Otevřený nástroj pro monitorování sítě s IoT zařízeními

Představujeme IoT Inspector a jeho fungování.

/ фото PxHere PD

O bezpečnosti internetu věcí

V poradenské firmě Bain & Company (PDF, str. 1) uvádějí, že v období od roku 2017 do roku 2021 se objem trhu IoT zdvojnásobí: z 235 na 520 miliard dolarů. Gadgety pro chyrou domácnost si zabírají 47 miliard dolarů. Růst v takových tempech vyvolává obavy mezi experty na kybernetickou bezpečnost.

Podle Podle údajů společnosti Avast, v 40 % případů má alespoň jedno chytré zařízení kritickou zranitelnost, která ohrožuje celou domácí síť. V Laboratoři Kaspersky bylo zjištěno, že v prvním čtvrtletí minulého roku došlo k útokům na chytré gadgety třikrát více než za celý rok 2017.

Pro ochranu chytrých zařízení IT odborníci a univerzity vyvíjejí nové softwarové nástroje. Tým inženýrů z Princetonské univerzity vytvořil otevřenou platformu Princeton IoT Inspector. Jedná se o desktopovou aplikaci, která v reálném čase monitoruje chování a provoz IoT zařízení.

Jak systém funguje

IoT Inspector sleduje aktivitu IoT zařízení v síti pomocí techniky ARP-spoofing. Může být využit k analýze provozu zařízení. Systém shromažďuje anonymní informace o síťovém provozu za účelem odhalení podezřelé aktivity. Přitom nejsou brány v úvahu údaje jako IP a MAC adresy.

Při odesílání ARP paketů se používá následující kód:

class ArpScan(object):

    def __init__(self, host_state):

        assert isinstance(host_state, HostState)

        self._lock = threading.Lock()
        self._active = True

        self._thread = threading.Thread(target=self._arp_scan_thread)
        self._thread.daemon = True

    def start(self):

        with self._lock:
            self._active = True

        utils.log('[ARP Skanning] Spouštění.')
        self._thread.start()

    def _arp_scan_thread(self):

        utils.restart_upon_crash(self._arp_scan_thread_helper)

    def _arp_scan_thread_helper(self):

        while True:

            for ip in utils.get_network_ip_range():

                time.sleep(0.05)

                arp_pkt = sc.Ether(dst="ff:ff:ff:ff:ff:ff") / 
                    sc.ARP(pdst=ip, hwdst="ff:ff:ff:ff:ff:ff")
                sc.sendp(arp_pkt, verbose=0)

                with self._lock:
                    if not self._active:
                        return

    def stop(self):

        utils.log('[ARP Skanning] Zastavení.')

        with self._lock:
            self._active = False

        self._thread.join()

        utils.log('[ARP Skanning] Zastaveno.')

Analýzou sítě server IoT Inspector zjistí, s jakými weby si IoT zařízení vyměňuje data, jak často tak činí a v jakém objemu odesílá a přijímá pakety. Tento systém tak pomáhá identifikovat podezřelé zdroje, na které mohou být odesílány osobní údaje bez vědomí uživatele.

Aplikace aktuálně funguje pouze na macOS. Zip archiv si můžete stáhnout na stránkách projektu. Pro instalaci je potřeba macOS High Sierra nebo Mojave, prohlížeč Firefox nebo Chrome. V Safari aplikace nefunguje. Návod k instalaci a nastavení je k dispozici na YouTube.

Tento rok vývojáři slíbili přidat verzi pro Linux, a v květnu — aplikaci pro Windows. Zdrojový kód projektu je k dispozici na GitHubu.

Potenciál a nevýhody

Vývojáři tvrdí, že systém pomůže IT firmám vyhledávat zranitelnosti v IoT zařízeních a vytvářet zabezpečenější chytré zařízení. Již nyní nástroj dokáže odhalit zranitelnosti spojené s bezpečností a výkonem.

IoT Inspector nachází zařízení, která příliš často vyměňují data, i když s nimi nikdo nepoužívá. Nástroj také pomáhá odhalit chytrá zařízení, která zpomalují síť, například příliš častým stahováním aktualizací.

IoT Inspector má zatím své nevýhody. Vzhledem k tomu, že aplikace je experimentální, nebyla ještě otestována na všech IoT zařízeních s různými konfiguracemi. Proto může mít samotný nástroj negativní vliv na výkon chytrých gadgetů. Z tohoto důvodu autoři nedoporučují připojovat aplikaci k lékařským přístrojům.

Nyní se vývojáři soustředí na odstraňování chyb, ale do budoucna plánuje tým z Princeton University rozšířit funkčnost své aplikace a implementovat do ní algoritmy strojového učení. Ty pomohou zvýšit pravděpodobnost odhalení DDoS útoků na 99 %. Se všemi nápady výzkumníků se můžete seznámit v tento PDF report.

Další projekty v oblasti IoT

Skupina amerických vývojářů, která spolupracuje s Dannym Goodmanem, autorem knih o JavaScriptu a HTML, vytváří nástroj pro monitorování ekosystému internetu věcí — The Thing System.

Cílem projektu je sjednotit IoT zařízení chytré domácnosti do jedné sítě a centralizovat jejich řízení. Vývojáři uvádějí, že zařízení od různých výrobců často nemohou vzájemně komunikovat a fungují izolovaně. Aby tento problém vyřešili, autoři iniciativy vytvořili software, který může pracovat s různými síťovými protokoly, gadgety a klientskými aplikacemi.

Seznam podporovaných zařízení je na stránkách projektu. Na stránkách lze také nalézt zdrojový kód a průvodce pro rychlý start.

Další otevřený projekt — PrivateEyePi. Autoři iniciativy sdílejí softwarová řešení a zdrojový kód pro vytvoření personalizované IoT sítě na bázi Raspberry Pi. Na stránkách je velké množství příruček, pomocí kterých lze postavit bezdrátovou síť senzorů teploty, vlhkosti, a také nastavit bezpečnostní systém pro domácnost.

/ фото PxHere PD

Budoucnost podobných řešení

Na trhu IoT se stále častěji objevují open-source projekty, knihovny a frameworky. V Linux Foundation, která také pracuje v oblasti IoT (vytvořili operační systém Zephyr), tvrdí, že nástroje s otevřeným zdrojovým kódem se považují za bezpečnější. Tento názor pramení z toho, že na jejich vývoji se podílí 'kolektivní inteligence' komunity expertů na kybernetickou bezpečnost. Z toho lze usoudit, že projekty jako IoT Inspector budou vznikat stále častěji a pomohou učinit tento segment zařízení bezpečnější.

Příspěvky z Prvního blogu o podnikové IaaS:

Zdroj: habr.com