🥇Avatud väärtustamisvahend IoT-seadmete võrgustiku jälgimiseks

Räägime, mis on IoT Inspector ja kuidas see töötab.

/ фото PxHere PD

Asjade interneti turvalisus

Konsultatsioonifirmas Bain & Company (PDF, lk. 1) öeldakse, et 2017. aastast 2021. aastani kahekordistub IoT-turu maht: 235 miljardilt 520 miljardi dollarini. Nutikodude seadmed hõlmavad 47 miljardit dollarit. Küberturbeekspertide seas põhjustavad sellised kasvuvalmidused muret.

Kohal Avasti andmetel, 40% juhtudest on vähemalt üks nutiseade kriitilise haavatavusega, mis seab kogu kodusüsteemi ohtu. Kaspersky laboratooriumi tehti kindlaks, et möödunud aasta esimeses kvartalis tuli nutiseadmete peale kolm korda rohkem rünnakuid kui kogu 2017. aastal.

Nutiseadmete kaitsmiseks arendavad IT-ettevõtete ja ülikoolide töötajad uusi tarkvaralahendusi. Inseneride meeskond Princetoni ülikoolist loobis avatud platvorma Princeton IoT Inspector. See on lauaarvuti rakendus, mis jälgib IoT-seadmete käitumist ja toimimist reaalajas.

Kuidas süsteem töötab

IoT Inspector jälgib IoT-seadmete aktiivsust võrgus ARP-spoofingu tehnikat kasutades. ARP-pettus. Seda saab kasutada seadmete liikluse analüüsimiseks. Süsteem kogub anonüümset teavet võrgu liikluse kohta, et tuvastada kahtlast tegevust. Sellised andmed nagu IP- ja MAC-aadressid ei arvestata.

ARP-pakkide saatmisel kasutatakse järgmist koodi:

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.')

Analüüsides võrku, IoT Inspector seob serveri, et mõista, milliste veebisaitidega IoT-seadmed andmeid vahetavad, kui sageli nad seda teevad ja millistes mahus nad pakette edastavad ja saavad. Selle tulemuseks on süsteem, mis aitab avastada kahtlaseid ressursse, mille poole võivad kasutaja teadmata suunata isikuandmeid.

Praegu töötab rakendus ainult macOS-i platvormil. Zip-arhiivi saab laadida projekti veebilehel. Instalatsiooniks on vajalik macOS High Sierra või Mojave, samuti brauserid Firefox või Chrome. Rakendus ei toimi Safari-s. Paigaldus- ja seadistusjuhend on saadaval YouTube'is..

Sellel aastal lubasid arendajad lisada versiooni Linuxile ning maikuuks Windowsi rakenduse. Projekti lähtekood on saadaval GitHub'is.

Potentsiaal ja puudused.

Arendajad ütlevad, et süsteem aitab IT-ettevõtetel leida haavatavusi IoT-seadmete tarkvaras ning luua turvalisemaid nutiseadmeid. Juba praegu suudab tööriist tuvastada ohutus- ja jõudlusprobleeme.

IoT Inspector tuvastab seadmed, mis vahetavad andmeid liiga sageli, isegi siis, kui neid ei kasutata. Samuti aitab see tööriist tuvastada nutiseadmeid, mis aeglustavad võrku, näiteks need, mis laadivad uuendusi liiga sageli.

IoT Inspectoril on praegu puudusi. Kuna rakendus on eksperimentaalne, ei ole seda veel testitud kõikide erinevate konfiguratsioonidega IoT-seadmetes. Seetõttu võib tööriist negatiivselt mõjutada nutigadgetite jõudlust. Sellepärast ei soovita autorid rakendust meditsiiniseadmetega ühendada.

Praegu keskenduvad arendajad vigade kõrvaldamisele, kuid tulevikus plaanib Princetoni ülikooli meeskond rakenduse funktsionaalsuse laienemist ning masinõppe algoritmide integreerimist. Need aitavad suurendada tõenäosust DDoS-rünnakute tuvastamiseks kuni 99%. Uurida kõiki teadlaste ideid saab selles PDF-aruandes.

Teised projektid IoT valdkonnas

Ameerika arendajate grupp, kes teeb koostööd Danny Goodmaniga, JavaScripti ja HTMLi raamatute autoriga, on loonud tööriista, et jälgida asjade interneti ökosüsteemi — Asjade süsteem.

Projekti eesmärk on koondada nutika kodu IoT-seadmed ühte võrku ja keskusrisse juhtimist. Arendajad ütlevad, et erinevate tootjate seadmed ei suuda sageli omavahel suhelda ja toimivad eraldi. Probleemi lahendamiseks on algatajad loonud tarkvara, mis suudab töötada erinevate võrguprotokollide, seadmete ja kliendirakendustega.

Toetatud seadmete nimekiri on projekti veebisaidil. Seal on saadaval ka allikas ja kiire alguse juhend.

Teine avatud projekt — PrivateEyePi. Algatajad jagavad tarkvaralahendusi ja lähtekoodi, et luua isikupärastatud IoT-võrk Raspberry Pi baasil. Veebisaidil on palju juhendeid, mille abil on võimalik üles ehitada juhtmeta andurite võrk temperatuuri, niiskuse, samuti seadistada koduteenuste turvasüsteem.

/ фото PxHere PD

Sarnaste lahenduste tulevik

IoT-turul on üha enam esindatud avatud lähtekoodiga projektidega, raamatukogudega ja raamistikudega. Linux Foundation, mis tegutseb samuti IoT valdkonnas (nad lõid operatsioonisüsteemi Zephyr), väidab, et avatud lähtekoodiga tööriistu peetakse turvalisemateks. See arvamus tuleneb sellest, et nende arenduses osaleb „kollektiivne mõistus“ küberjulgeoleku ekspertide kogukonnast. Kõigest sellest võib järeldada, et sellised projektid nagu IoT Inspector hakkavad tulevikus üha enam esinema ja aitavad muuta selle seadmete segmendi turvalisemaks.

Postitused Esimese blogi kohta ettevõtte IaaS: