🥇Otvoreni alat za praćenje mreže sa IoT uređajima

Pojasnjujemo, kaj je IoT Inspector in kako deluje.

/ фото PxHere PD

O varnosti interneta stvari

V svetovalni firmi Bain & Company (PDF, str. 1) pravijo, da se bo od leta 2017 do 2021 trg IoT podvoji: z 235 na 520 milijard dolarjev. Na delež naprav za pametne domove pade 47 milijard dolarjev. Strokovnjaki za IT varnost se ob takšnih hitrostih rasti zaskrbljeno ozirajo.

Po po podatkih Avast, v 40% primerov ima vsaj ena pametna naprava kritično ranljivost, ki ogroža celo domače omrežje. V laboratoriju Kaspersky so ugotovili, da je bil v prvem četrtletju prejšnjega leta na pametne naprave izveden trikrat več napadov kot v celotnem letu 2017.

Da bi zaščitili pametne naprave, zaposleni v IT podjetjih in univerzah razvijajo nove programske rešitve. Ekipa inženirjev iz Univerze Princeton je ustvarila odprto platformo Princeton IoT Inspector. To je namizna aplikacija, ki v realnem času spremlja vedenje in delovanje IoT naprav.

Kako deluje sistem

IoT Inspector spremlja aktivnost IoT naprav v omrežju s pomočjo tehnike ARP-spoofing. To se lahko uporablja za analizo prometa naprav. Sistem zbira anonimne informacije o omrežnem prometu, da odkrije sumljivo aktivnost. Pri tem ne upošteva podatkov, kot so IP in MAC naslovi.

Pri pošiljanju ARP paketov se uporablja naslednja koda:

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 Skener] Začetek.')
        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 Skener] Ustavitev.')

        with self._lock:
            self._active = False

        self._thread.join()

        utils.log('[ARP Skener] Ustavljen.')

Analizirajoč omrežje, IoT Inspector določi, s katerimi spletnimi stranmi IoT naprave izmenjujejo podatke, kako pogosto to počnejo in v kakšnih količinah prenašajo ter prejemajo pakete. Tako sistem pomaga odkriti sumljive vire, na katere bi lahko pošiljali osebne podatke brez vednosti uporabnika.

Trenutno aplikacija deluje samo na macOS. Zip arhiv lahko prenesete na na spletni strani projekta. Za namestitev potrebujete macOS High Sierra ali Mojave, brskalnik Firefox ali Chrome. V Safariju aplikacija ne deluje. Navodila za namestitev in nastavitev so na YouTubu.

Letos so razvijalci obljubili, da bodo dodali različico za Linux, v maju pa aplikacijo za Windows. Izvorna koda projekta je na voljo na GitHubu.

Potencial in pomanjkljivosti

Razvijalci trdijo, da bo sistem pomagal IT podjetjem iskati ranljivosti v programski opremi IoT naprav ter ustvariti bolj zaščitene pametne naprave. Orodje že zdaj lahko odkrije ranljivosti, povezane z varnostjo in zmogljivostjo.

IoT Inspector najde naprave, ki prepogosto izmenjujejo podatke, tudi ko jih nihče ne uporablja. Orodje pomaga tudi odkrivati pametne naprave, ki upočasnjujejo omrežje, na primer tiste, ki prepogosto prenašajo posodobitve.

IoT Inspector ima še vedno pomanjkljivosti. Ker je aplikacija eksperimentalna, še ni bila testirana na vseh IoT napravah z različnimi konfiguracijami. Zato lahko samo orodje negativno vpliva na zmogljivost pametnih naprav. Iz tega razloga ustvarjalci ne priporočajo povezovanja aplikacije z medicinskimi napravami.

Trenutno so se razvijalci osredotočili na odpravo napak, vendar namerava ekipa Princetonske univerze v prihodnje razširiti funkcionalnost svoje aplikacije ter vanjo vključiti algoritme strojnega učenja. Ti bodo pomagali povečati verjetnost odkritja DDoS napadov na 99 %. Vse ideje raziskovalcev lahko preberete v tem PDF poročilu.

Drugi projekti na področju IoT

Skupina ameriških razvijalcev, ki sodeluje z Dannyjem Goodmanom, avtorjem knjig o JavaScriptu in HTML-ju, ustvarja orodje za spremljanje ekosistema interneta stvari — The Thing System.

Cilj projekta je da objedini IoT uređaje pametnog doma u jedinstvenu mrežu i centralizuje upravljanje. Programeri kažu da uređaji različitih proizvođača često ne mogu da komuniciraju jedni sa drugima i rade razdvojeno. Da bi se rešio problem, autori inicijative su stvorili softver koji može raditi sa različitim mrežnim protokolima, uređajima i klijentskim aplikacijama.

Lista podržanih uređaja dostupna je na sajtu projekta. Tamo se takođe može naći na GitHubu, in priručnik za brzi početak.

Drugi otvoreni projekat — PrivateEyePi. Autori inicijative dele programska rešenja i izvorni kod za kreiranje personalizovane IoT mreže na bazi Raspberry Pi. Na sajtu se nalazi veliki broj priručnika koji pomažu u izgradnji bežične mreže senzora temperature, vlažnosti, kao i podešavanje sistema sigurnosti za dom.

/ фото PxHere PD

Budućnost sličnih rešenja

Na IoT tržištu sve češće se pojavljuju otvoreni projekti, biblioteke i okviri. U Linux Foundation, koja takođe radi u oblasti IoT (oni su stvorili operativni sistem Zephyr), kažu da se alati sa otvorenim izvorom smatraju sigurnijim. Ovo mišljenje se zasniva na tome što u njihovoj izradi učestvuje „kolektivna pamet“ zajednice stručnjaka za informatičku bezbednost. Iz svega ovoga se može zaključiti da će projekti poput IoT Inspektora biti sve češći i pomoći da se ovaj segment uređaja učini sigurnijim.

Objave iz Prvog bloga o korporativnom IaaS-u: