Wir erklÀren, was der IoT Inspector ist und wie er funktioniert.
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Zur Sicherheit des Internet der Dinge
In der Consultingfirma Bain & Company () wird prognostiziert, dass der IoT-Markt von 2017 bis 2021 doppelt so groĂ wird: von 235 auf 520 Milliarden Dollar. Dabei entfallen auf Gadgets fĂŒr das smarte Zuhause . Solche Wachstumsraten wecken die Besorgnis bei Experten fĂŒr Informationssicherheit.
Nach , weisen 40 % der FĂ€lle mindestens ein smartes GerĂ€t mit einer kritischen SicherheitsanfĂ€lligkeit auf, die das gesamte Heimnetzwerk gefĂ€hrdet. Im Labor von Kaspersky , dass im ersten Quartal des letzten Jahres dreimal so viele Angriffe auf smarte Gadgets verĂŒbt wurden, wie im gesamten Jahr 2017.
Um smarte GerĂ€te zu schĂŒtzen, entwickeln Mitarbeiter von IT-Unternehmen und Hochschulen neue Softwarewerkzeuge. der Princeton UniversitĂ€t hat die offene Plattform Princeton IoT Inspector entwickelt. Dies ist eine Desktop-Anwendung, die das Verhalten und die Funktionsweise von IoT-GerĂ€ten in Echtzeit ĂŒberwacht.
Wie das System funktioniert
IoT Inspector verfolgt die AktivitĂ€t von IoT-GerĂ€ten im Netzwerk mithilfe der Technik . Diese kann zur Analyse des GerĂ€tetraffics verwendet werden. Das System sammelt anonyme Informationen ĂŒber den Netzwerktraffic, um verdĂ€chtige AktivitĂ€ten zu identifizieren. Dabei werden Daten wie IP- und MAC-Adressen nicht berĂŒcksichtigt.
Beim Senden von ARP-Paketen :
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 Scanning] Starting.')
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 Scanning] Stopping.')
with self._lock:
self._active = False
self._thread.join()
utils.log('[ARP Scanning] Stopped.')
Nachdem das Netzwerk analysiert wurde, stellt der IoT Inspector fest, mit welchen Websites IoT-GerÀte Daten austauschen, wie oft dies geschieht und in welchen Mengen Pakete gesendet und empfangen werden. Infolgedessen hilft das System, verdÀchtige Ressourcen zu identifizieren, an die personenbezogene Daten möglicherweise ohne Wissen des Nutzers gesendet werden.
Zurzeit funktioniert die Anwendung nur unter macOS. Das zip-Archiv kann heruntergeladen werden von . Zur Installation werden macOS High Sierra oder Mojave sowie der Browser Firefox oder Chrome benötigt. In Safari funktioniert die Anwendung nicht. Eine Anleitung zur Installation und Konfiguration .
In diesem Jahr haben die Entwickler versprochen, eine Version fĂŒr Linux hinzuzufĂŒgen, und im Mai â eine Anwendung fĂŒr Windows. Der Quellcode des Projekts ist .
Potenziale und Nachteile
Die Entwickler sagen, dass das System IT-Unternehmen helfen wird, SicherheitsanfÀlligkeiten in der Software von IoT-GerÀten zu finden und sicherere Smart Devices zu schaffen. Bereits jetzt kann das Tool Sicherheits- und LeistungsanfÀlligkeiten erkennen.
Der IoT Inspector findet GerÀte, die zu hÀufig Daten austauschen, selbst wenn sie nicht genutzt werden. Das Tool hilft auch dabei, intelligente GerÀte zu identifizieren, die das Netzwerk verlangsamen, zum Beispiel indem sie zu hÀufig Updates herunterladen.
Der IoT Inspector hat jedoch auch Nachteile. Da die Anwendung experimentell ist, wurde sie noch nicht auf allen IoT-GerÀten mit verschiedenen Konfigurationen getestet. Daher kann das Tool negative Auswirkungen auf die Leistung von Smart Gadgets haben. Aus diesem Grund raten die Autoren davon ab, die Anwendung mit medizinischen Gadgets zu verbinden.
Derzeit konzentrieren sich die Entwickler auf die Behebung von Fehlern, aber in Zukunft plant das Team der Princeton University, die FunktionalitĂ€t ihrer Anwendung zu erweitern und Algorithmen fĂŒr maschinelles Lernen zu integrieren. Diese werden helfen, die Wahrscheinlichkeit der Erkennung von DDoS-Angriffen auf 99 % zu erhöhen. Alle Ideen der Forscher können in .
Andere Projekte im Bereich IoT
Eine Gruppe von amerikanischen Entwicklern, die mit Danny Goodman, dem Autor von BĂŒchern ĂŒber JavaScript und HTML, zusammenarbeitet, entwickelt ein Werkzeug zur Ăberwachung des Ăkosystems des Internet der Dinge â .
Das Ziel des Projekts ist es, IoT-GerÀte des intelligenten Hauses in einem Netzwerk zu vereinen und die Verwaltung zu zentralisieren. Die Entwickler sagen, dass GerÀte verschiedener Hersteller oft nicht miteinander interagieren können und isoliert arbeiten. Um dieses Problem zu lösen, haben die Initiatoren eine Software geschaffen, die mit verschiedenen Netzwerkprotokollen, GerÀten und Client-Anwendungen arbeiten kann.
Liste der unterstĂŒtzten GerĂ€te . Dort findet man auch und .
Ein weiteres Open-Source-Projekt ist . Die Initiatoren des Projekts teilen Softwarelösungen und Quellcode zur Erstellung eines personalisierten IoT-Netzwerks auf Basis von Raspberry Pi. Die Webseite bietet eine groĂe Anzahl von Anleitungen, mit denen man ein Netzwerk aus Sensoren , , sowie ein .

/ ŃĐŸŃĐŸ PD
Die Zukunft Àhnlicher Lösungen
Auf dem IoT-Markt treten immer hĂ€ufiger Open-Source-Projekte, Bibliotheken und Frameworks auf. Bei der Linux Foundation, die ebenfalls im Bereich IoT tĂ€tig ist (sie haben das Betriebssystem ), wird gesagt, dass Open-Source-Tools als sicherer gelten. Diese Meinung ist darauf zurĂŒckzufĂŒhren, dass bei ihrer Entwicklung das "kollektive Wissen" der Gemeinschaft von Cybersicherheitsexperten einflieĂt. Daraus kann geschlossen werden, dass Projekte wie der IoT Inspector immer hĂ€ufiger auftauchen und dabei helfen werden, diesen Segment von GerĂ€ten sicherer zu machen.
BeitrÀge aus dem ersten Unternehmens-IaaS-Blog:
Quelle: habr.com
