В ‎статье‏ ‎«Экспертные ‎оценки ‎проблем ‎безопасности ‎Интернета‏ ‎вещей ‎в‏ ‎2024‏ ‎году» рассматривается ‎эволюционирующий ‎ландшафт‏ ‎безопасности ‎Интернета‏ ‎вещей ‎(IoT) ‎по ‎мере‏ ‎того,‏ ‎как ‎технология‏ ‎продолжает ‎интегрироваться‏ ‎в ‎различные ‎аспекты ‎бизнеса ‎и‏ ‎жизни‏ ‎потребителей. ‎В‏ ‎статье ‎освещаются‏ ‎важнейшие ‎проблемы ‎безопасности, ‎с ‎которыми‏ ‎столкнется‏ ‎Интернет‏ ‎вещей ‎в‏ ‎2024 ‎году,‏ ‎подчеркивается ‎необходимость‏ ‎тщательного‏ ‎мониторинга, ‎надежных‏ ‎мер ‎безопасности ‎и ‎соблюдения ‎нормативных‏ ‎требований ‎для‏ ‎снижения‏ ‎рисков, ‎связанных ‎с‏ ‎расширением ‎использования‏ ‎устройств ‎Интернета ‎вещей ‎в‏ ‎различных‏ ‎секторах.

📌Рост ‎рынка‏ ‎и ‎зависимость‏ ‎от ‎Интернета ‎вещей: По ‎прогнозам, ‎в‏ ‎2024‏ ‎году ‎объем‏ ‎мирового ‎рынка‏ ‎интернета ‎вещей ‎составит ‎1,1 ‎трлн‏ ‎долларов,‏ ‎а‏ ‎совокупный ‎годовой‏ ‎темп ‎роста‏ ‎(CAGR) ‎составит‏ ‎13%.‏ ‎На ‎долю‏ ‎корпоративного ‎интернета ‎вещей ‎приходится ‎более‏ ‎75% ‎общего‏ ‎дохода,‏ ‎что ‎подчеркивает ‎значительную‏ ‎зависимость ‎предприятий‏ ‎от ‎систем ‎Интернета ‎вещей‏ ‎в‏ ‎своей ‎операционной‏ ‎деятельности.

📌Риски ‎для‏ ‎безопасности, ‎связанные ‎с ‎чрезмерной ‎зависимостью: Растущая‏ ‎зависимость‏ ‎от ‎систем‏ ‎Интернета ‎вещей‏ ‎создает ‎ряд ‎рисков ‎для ‎безопасности.‏ ‎Предприятия‏ ‎могут‏ ‎не ‎замечать‏ ‎предупреждающих ‎признаков‏ ‎кибератак ‎из-за‏ ‎автономного‏ ‎характера ‎систем‏ ‎Интернета ‎вещей.

📌Распространенные ‎проблемы ‎безопасности ‎Интернета‏ ‎вещей ‎в‏ ‎2024‏ ‎году:

➡️➡️Расширение ‎возможностей ‎для‏ ‎атак: Взаимосвязанный ‎характер‏ ‎систем ‎Интернета ‎вещей ‎создает‏ ‎множество‏ ‎точек ‎входа‏ ‎для ‎киберпреступников,‏ ‎что ‎затрудняет ‎эффективный ‎мониторинг ‎и‏ ‎защиту‏ ‎этих ‎систем.

➡️➡️Риски‏ ‎в ‎сети‏ ‎общего ‎пользования: Сотрудникам ‎рекомендуется ‎не ‎подключать‏ ‎рабочие‏ ‎устройства‏ ‎к ‎небезопасным‏ ‎сетям ‎общего‏ ‎пользования ‎для‏ ‎снижения‏ ‎рисков ‎безопасности.

📌Решение‏ ‎проблем ‎безопасности ‎Интернета ‎вещей:

➡️➡️Статистика ‎показывает,‏ ‎что ‎только‏ ‎4%‏ ‎компаний ‎уверены ‎в‏ ‎своей ‎безопасности,‏ ‎при ‎этом ‎менее ‎5%‏ ‎считают,‏ ‎что ‎их‏ ‎подключенные ‎устройства‏ ‎защищены ‎от ‎кибератак.

➡️➡️Кибератаки ‎происходят ‎каждые‏ ‎39‏ ‎секунд, ‎что‏ ‎подчеркивает ‎необходимость‏ ‎принятия ‎надежных ‎мер ‎безопасности.

➡️➡️Ключевые ‎шаги‏ ‎для‏ ‎решения‏ ‎проблем ‎безопасности‏ ‎Интернета ‎вещей‏ ‎включают ‎мониторинг‏ ‎уязвимостей,‏ ‎обеспечение ‎безопасных‏ ‎подключений ‎и ‎внедрение ‎регулярных ‎обновлений‏ ‎и ‎патчей.

📌Нормативно-правовая‏ ‎база: В‏ ‎статье ‎также ‎рассматривается‏ ‎меняющаяся ‎нормативно-правовая‏ ‎база, ‎связанная ‎с ‎кибербезопасностью‏ ‎Интернета‏ ‎вещей, ‎в‏ ‎связи ‎со‏ ‎значительными ‎изменениями ‎в ‎законодательстве ‎ЕС,‏ ‎США‏ ‎и ‎Великобритании,‏ ‎направленными ‎на‏ ‎повышение ‎устойчивости ‎подключенных ‎устройств ‎к‏ ‎киберугрозам‏ ‎и‏ ‎защиту ‎конфиденциальности‏ ‎личной ‎информации.

📌Финансовые‏ ‎последствия ‎и‏ ‎управление‏ ‎рисками: Финансовые ‎последствия‏ ‎угроз ‎Интернета ‎вещей ‎значительны, ‎что‏ ‎настоятельно ‎требует‏ ‎от‏ ‎руководителей ‎служб ‎информационной‏ ‎безопасности ‎(CISO)‏ ‎разработки ‎стратегии ‎предотвращения, ‎включая‏ ‎учет‏ ‎финансовых ‎последствий‏ ‎этих ‎угроз‏ ‎и ‎соответствующее ‎планирование.

📌Природа ‎IoT-атак: устройства ‎Интернета‏ ‎вещей,‏ ‎зачастую ‎из-за‏ ‎более ‎слабых‏ ‎мер ‎безопасности, ‎являются ‎главной ‎мишенью‏ ‎для‏ ‎киберпреступников.‏ ‎В ‎статье‏ ‎прогнозируется ‎широкий‏ ‎спектр ‎угроз‏ ‎IoT,‏ ‎включая ‎вредоносное‏ ‎ПО, ‎DDoS-атаки ‎и ‎угрозы ‎с‏ ‎использованием ‎ИИ.

📌Тенденции‏ ‎и‏ ‎цифры: Ожидается ‎значительный ‎рост‏ ‎рынка ‎IoT-безопасности‏ ‎— ‎с ‎3,35 ‎млрд‏ ‎долларов‏ ‎в ‎2022‏ ‎году ‎до‏ ‎13,36 ‎млрд ‎долларов ‎в ‎2028‏ ‎году,‏ ‎что ‎свидетельствует‏ ‎о ‎растущем‏ ‎внимании ‎к ‎кибербезопасности ‎в ‎сфере‏ ‎Интернета‏ ‎вещей.

this ‎document‏ ‎provides ‎a ‎comprehensive ‎analysis ‎of‏ ‎Medical ‎Internet‏ ‎of‏ ‎Things ‎(IoMT) ‎Forensics,‏ ‎focusing ‎on‏ ‎various ‎critical ‎aspects ‎relevant‏ ‎to‏ ‎the ‎field,‏ ‎including ‎examination‏ ‎of ‎current ‎forensic ‎methodologies ‎tailored‏ ‎for‏ ‎IoT ‎environments,‏ ‎highlighting ‎their‏ ‎adaptability ‎and ‎effectiveness ‎in ‎medical‏ ‎contexts;‏ ‎techniques‏ ‎for ‎acquiring‏ ‎digital ‎evidence‏ ‎from ‎medical‏ ‎IoT‏ ‎devices, ‎considering‏ ‎the ‎unique ‎challenges ‎posed ‎by‏ ‎these ‎devices;‏ ‎exploration‏ ‎of ‎privacy ‎issues‏ ‎and ‎security‏ ‎vulnerabilities ‎inherent ‎in ‎medical‏ ‎IoT‏ ‎systems, ‎and‏ ‎how ‎these‏ ‎impact ‎forensic ‎investigations; ‎review ‎of‏ ‎the‏ ‎tools ‎and‏ ‎technologies ‎used‏ ‎in ‎IoT ‎forensics, ‎with ‎a‏ ‎focus‏ ‎on‏ ‎those ‎applicable‏ ‎to ‎medical‏ ‎devices; ‎analysis‏ ‎of‏ ‎real-world ‎case‏ ‎studies ‎where ‎medical ‎IoT ‎devices‏ ‎played ‎a‏ ‎crucial‏ ‎role ‎in ‎forensic‏ ‎investigations, ‎providing‏ ‎practical ‎insights ‎and ‎lessons‏ ‎learned.

This‏ ‎document ‎offers‏ ‎a ‎high-quality‏ ‎synthesis ‎of ‎the ‎current ‎state‏ ‎of‏ ‎Medical ‎IoT‏ ‎Forensics, ‎making‏ ‎it ‎a ‎valuable ‎resource ‎for‏ ‎security‏ ‎professionals,‏ ‎forensic ‎investigators,‏ ‎and ‎specialists‏ ‎across ‎various‏ ‎industries.‏ ‎The ‎insights‏ ‎provided ‎can ‎help ‎enhance ‎the‏ ‎understanding ‎and‏ ‎implementation‏ ‎of ‎effective ‎forensic‏ ‎practices ‎in‏ ‎the ‎rapidly ‎evolving ‎landscape‏ ‎of‏ ‎medical ‎IoT.

Read‏ ‎article/PDF

----

The ‎rapid‏ ‎adoption ‎of ‎the ‎Internet ‎of‏ ‎Things‏ ‎(IoT) ‎in‏ ‎the ‎healthcare‏ ‎industry, ‎known ‎as ‎the ‎Internet‏ ‎of‏ ‎Medical‏ ‎Things ‎(IoMT),‏ ‎has ‎revolutionized‏ ‎patient ‎care‏ ‎and‏ ‎medical ‎operations.‏ ‎IoMT ‎devices, ‎such ‎as ‎wearable‏ ‎health ‎monitors,‏ ‎implantable‏ ‎medical ‎devices, ‎and‏ ‎smart ‎hospital‏ ‎equipment, ‎generate ‎and ‎transmit‏ ‎vast‏ ‎amounts ‎of‏ ‎sensitive ‎data‏ ‎over ‎networks.

Medical ‎IoT ‎network ‎forensics‏ ‎is‏ ‎an ‎emerging‏ ‎field ‎that‏ ‎focuses ‎on ‎the ‎identification, ‎acquisition,‏ ‎analysis,‏ ‎and‏ ‎preservation ‎of‏ ‎digital ‎evidence‏ ‎from ‎IoMT‏ ‎devices‏ ‎and ‎networks.‏ ‎It ‎plays ‎a ‎crucial ‎role‏ ‎in ‎investigating‏ ‎security‏ ‎incidents, ‎data ‎breaches,‏ ‎and ‎cyber-attacks‏ ‎targeting ‎healthcare ‎organizations. ‎The‏ ‎unique‏ ‎nature ‎of‏ ‎IoMT ‎systems,‏ ‎with ‎their ‎diverse ‎range ‎of‏ ‎devices,‏ ‎communication ‎protocols,‏ ‎and ‎data‏ ‎formats, ‎presents ‎significant ‎challenges ‎for‏ ‎traditional‏ ‎digital‏ ‎forensics ‎techniques.

The‏ ‎primary ‎objectives‏ ‎of ‎medical‏ ‎IoT‏ ‎network ‎forensics‏ ‎are:

📌 Incident ‎Response: Rapidly ‎respond ‎to ‎security‏ ‎incidents ‎by‏ ‎identifying‏ ‎the ‎source, ‎scope,‏ ‎and ‎impact‏ ‎of ‎the ‎attack, ‎and‏ ‎gathering‏ ‎evidence ‎to‏ ‎support ‎legal‏ ‎proceedings ‎or ‎regulatory ‎compliance.

📌 Evidence ‎Acquisition: Develop‏ ‎specialized‏ ‎techniques ‎to‏ ‎acquire ‎and‏ ‎preserve ‎digital ‎evidence ‎from ‎IoMT‏ ‎devices,‏ ‎networks,‏ ‎and ‎cloud-based‏ ‎systems ‎while‏ ‎maintaining ‎data‏ ‎integrity‏ ‎and ‎chain‏ ‎of ‎custody.

📌 Data ‎Analysis: ‎Analyze ‎the‏ ‎collected ‎data,‏ ‎including‏ ‎network ‎traffic, ‎device‏ ‎logs, ‎and‏ ‎sensor ‎readings, ‎to ‎reconstruct‏ ‎the‏ ‎events ‎leading‏ ‎to ‎the‏ ‎incident ‎and ‎identify ‎potential ‎vulnerabilities‏ ‎or‏ ‎attack ‎vectors.

📌 Threat‏ ‎Intelligence: ‎Leverage‏ ‎the ‎insights ‎gained ‎from ‎forensic‏ ‎investigations‏ ‎to‏ ‎enhance ‎threat‏ ‎intelligence, ‎improve‏ ‎security ‎measures,‏ ‎and‏ ‎prevent ‎future‏ ‎attacks ‎on ‎IoMT ‎systems.

Medical ‎IoT‏ ‎network ‎forensics‏ ‎requires‏ ‎a ‎multidisciplinary ‎approach,‏ ‎combining ‎expertise‏ ‎in ‎digital ‎forensics, ‎cybersecurity,‏ ‎healthcare‏ ‎regulations, ‎and‏ ‎IoT ‎technologies.‏ ‎Forensic ‎investigators ‎must ‎navigate ‎the‏ ‎complexities‏ ‎of ‎IoMT‏ ‎systems, ‎including‏ ‎device ‎heterogeneity, ‎resource ‎constraints, ‎proprietary‏ ‎protocols,‏ ‎and‏ ‎the ‎need‏ ‎to ‎maintain‏ ‎patient ‎privacy‏ ‎and‏ ‎data ‎confidentiality.

в ‎документе‏ ‎содержится ‎криминалистический ‎анализ ‎области ‎медицинского‏ ‎интернета ‎вещей‏ ‎(IoMT),‏ ‎различных ‎критических ‎аспектов,‏ ‎имеющим ‎отношение‏ ‎к ‎данной ‎области, ‎включая‏ ‎разработку‏ ‎современных ‎и‏ ‎эффективных ‎методик‏ ‎forensics-анализа; ‎методов ‎получения ‎данных ‎с‏ ‎медицинских‏ ‎устройств; ‎изучение‏ ‎проблем ‎конфиденциальности‏ ‎и ‎безопасности ‎медицинских ‎систем, ‎и‏ ‎того,‏ ‎как‏ ‎это ‎влияет‏ ‎на ‎forensics-исследования;‏ ‎обзор ‎forensics-технологий,‏ ‎с‏ ‎акцентом ‎применимые‏ ‎к ‎медицинским ‎устройствам; ‎анализ ‎примеров‏ ‎из ‎реальной‏ ‎практики.

Этот‏ ‎документ ‎предлагает ‎качественный‏ ‎материал ‎текущего‏ ‎состояния ‎медицинской ‎криминалистики, ‎что‏ ‎делает‏ ‎его ‎ценным‏ ‎ресурсом ‎для‏ ‎специалистов ‎в ‎области ‎безопасности, ‎forensics-специалистов‏ ‎и‏ ‎специалистов ‎из‏ ‎различных ‎отраслей‏ ‎промышленности. ‎Представленная ‎информация ‎может ‎помочь‏ ‎улучшить‏ ‎понимание‏ ‎и ‎внедрение‏ ‎эффективных ‎методов‏ ‎forensics-анализа.

Полный ‎материал

-------

Быстрое‏ ‎внедрение‏ ‎Интернета ‎вещей‏ ‎(IoT) ‎в ‎отрасли ‎здравоохранения, ‎известного‏ ‎как ‎Интернет‏ ‎медицинских‏ ‎вещей ‎(IoMT), ‎произвело‏ ‎революцию ‎в‏ ‎уходе ‎за ‎пациентами ‎и‏ ‎медицинских‏ ‎операциях. ‎Устройства‏ ‎IoMT, ‎такие‏ ‎как ‎имплантируемые ‎медицинские ‎устройства, ‎носимые‏ ‎медицинские‏ ‎мониторы ‎и‏ ‎интеллектуальное ‎больничное‏ ‎оборудование, ‎формируют ‎и ‎передают ‎огромные‏ ‎объёмы‏ ‎конфиденциальных‏ ‎данных ‎по‏ ‎сетям.

Криминалистика ‎медицинских‏ ‎сетей ‎Интернета‏ ‎вещей‏ ‎— ‎это‏ ‎развивающаяся ‎область, ‎которая ‎фокусируется ‎на‏ ‎идентификации, ‎сборе,‏ ‎анализе‏ ‎и ‎сохранении ‎цифровых‏ ‎доказательств ‎с‏ ‎устройств ‎и ‎сетей ‎IoMT.‏ ‎Она‏ ‎играет ‎решающую‏ ‎роль ‎в‏ ‎расследовании ‎инцидентов ‎безопасности, ‎утечек ‎данных‏ ‎и‏ ‎кибератак, ‎направленных‏ ‎против ‎организаций‏ ‎здравоохранения. ‎Уникальная ‎природа ‎систем ‎IoMT‏ ‎с‏ ‎их‏ ‎разнообразным ‎набором‏ ‎устройств, ‎протоколов‏ ‎связи ‎и‏ ‎форматов‏ ‎данных ‎создаёт‏ ‎значительные ‎проблемы ‎для ‎традиционных ‎методов‏ ‎цифровой ‎криминалистики.

Основными‏ ‎задачами‏ ‎forensics-анализа ‎медицинских ‎сетей‏ ‎Интернета ‎вещей‏ ‎являются:

📌 Реагирование ‎на ‎инциденты: Быстрое ‎реагирование‏ ‎на‏ ‎инциденты ‎безопасности‏ ‎путём ‎определения‏ ‎источника, ‎масштабов ‎и ‎последствий ‎атаки,‏ ‎а‏ ‎также ‎сбора‏ ‎доказательств ‎или‏ ‎соблюдения ‎нормативных ‎требований.

📌 Сбор ‎доказательств: ‎Разработка‏ ‎специализированных‏ ‎методов‏ ‎получения ‎и‏ ‎сохранения ‎цифровых‏ ‎доказательств ‎с‏ ‎устройств,‏ ‎сетей ‎и‏ ‎облачных ‎систем ‎IoMT ‎при ‎сохранении‏ ‎целостности ‎данных‏ ‎и‏ ‎цепочки ‎хранения.

📌 Анализ ‎данных:‏ ‎Анализ ‎собранных‏ ‎данных, ‎включая ‎сетевой ‎трафик,‏ ‎журналы‏ ‎устройств ‎и‏ ‎показания ‎датчиков‏ ‎для ‎реконструкции ‎событий, ‎приведшие ‎к‏ ‎инциденту,‏ ‎и ‎определить‏ ‎потенциальные ‎уязвимости‏ ‎или ‎векторы ‎атак.

📌 Анализ ‎угроз: ‎использование‏ ‎информации,‏ ‎полученной‏ ‎в ‎ходе‏ ‎исследований ‎для‏ ‎улучшения ‎анализа‏ ‎угроз,‏ ‎совершенствования ‎мер‏ ‎безопасности ‎и ‎предотвращения ‎атак ‎на‏ ‎IoMT.

Криминалистика ‎медицинских‏ ‎сетей‏ ‎Интернета ‎вещей ‎требует‏ ‎междисциплинарного ‎подхода,‏ ‎сочетающего ‎опыт ‎цифровой ‎forensics-анализа,‏ ‎кибербезопасности,‏ ‎особенностей ‎сектора‏ ‎здравоохранения ‎и‏ ‎технологий ‎Интернета ‎вещей. ‎Forensics-исследователи ‎должны‏ ‎ориентироваться‏ ‎в ‎сложностях‏ ‎систем ‎IoMT,‏ ‎включая ‎неоднородность ‎устройств, ‎ограниченность ‎ресурсов,‏ ‎проприетарные‏ ‎протоколы‏ ‎и ‎необходимость‏ ‎сохранения ‎конфиденциальности‏ ‎пациентов ‎и‏ ‎данных.

This ‎document‏ ‎provides ‎a ‎comprehensive ‎analysis ‎of‏ ‎the ‎energy‏ ‎consumption‏ ‎of ‎smart ‎devices‏ ‎during ‎cyberattacks,‏ ‎focusing ‎on ‎various ‎aspects‏ ‎critical‏ ‎to ‎understanding‏ ‎and ‎mitigating‏ ‎these ‎threats: ‎types ‎of ‎cyberattacks,‏ ‎detection‏ ‎techniques, ‎benefits‏ ‎and ‎drawbacks,‏ ‎applicability ‎across ‎industries, ‎integration ‎options.

This‏ ‎qualitative‏ ‎analysis‏ ‎provides ‎valuable‏ ‎insights ‎for‏ ‎cybersecurity ‎professionals,‏ ‎IoT‏ ‎specialists, ‎and‏ ‎industry ‎stakeholders. ‎The ‎analysis ‎is‏ ‎beneficial ‎for‏ ‎enhancing‏ ‎the ‎security ‎and‏ ‎resilience ‎of‏ ‎IoT ‎systems, ‎ensuring ‎the‏ ‎longevity‏ ‎and ‎performance‏ ‎of ‎smart‏ ‎devices, ‎and ‎addressing ‎the ‎economic‏ ‎and‏ ‎environmental ‎implications‏ ‎of ‎increased‏ ‎energy ‎consumption ‎during ‎cyberattacks. ‎By‏ ‎leveraging‏ ‎advanced‏ ‎detection ‎techniques‏ ‎and ‎integrating‏ ‎them ‎with‏ ‎existing‏ ‎security ‎measures,‏ ‎organizations ‎can ‎better ‎protect ‎their‏ ‎IoT ‎infrastructure‏ ‎from‏ ‎evolving ‎cyber ‎threats.

Read‏ ‎the ‎article/PDF

----

The‏ ‎proliferation ‎of ‎smart ‎devices‏ ‎and‏ ‎the ‎Internet‏ ‎of ‎Things‏ ‎(IoT) ‎has ‎revolutionized ‎various ‎aspects‏ ‎of‏ ‎modern ‎life,‏ ‎from ‎home‏ ‎automation ‎to ‎industrial ‎control ‎systems.‏ ‎However,‏ ‎this‏ ‎technological ‎advancement‏ ‎has ‎also‏ ‎introduced ‎new‏ ‎challenges,‏ ‎particularly ‎in‏ ‎the ‎realm ‎of ‎cybersecurity. ‎One‏ ‎critical ‎area‏ ‎of‏ ‎concern ‎is ‎the‏ ‎energy ‎consumption‏ ‎of ‎smart ‎devices ‎during‏ ‎cyberattacks,‏ ‎which ‎can‏ ‎have ‎far-reaching‏ ‎implications ‎for ‎device ‎performance, ‎longevity,‏ ‎and‏ ‎overall ‎system‏ ‎resilience.

Cyberattacks ‎on‏ ‎IoT ‎devices ‎(DDoS ‎attacks, ‎malware‏ ‎infections,‏ ‎botnets,‏ ‎ransomware, ‎false‏ ‎data ‎injection,‏ ‎energy ‎consumption‏ ‎attacks,‏ ‎and ‎cryptomining‏ ‎attacks) ‎can ‎significantly ‎impact ‎the‏ ‎energy ‎consumption‏ ‎patterns‏ ‎of ‎compromised ‎devices,‏ ‎leading ‎to‏ ‎abnormal ‎spikes, ‎deviations, ‎or‏ ‎excessive‏ ‎power ‎usage.

Monitoring‏ ‎and ‎analyzing‏ ‎energy ‎consumption ‎data ‎has ‎emerged‏ ‎as‏ ‎a ‎promising‏ ‎approach ‎for‏ ‎detecting ‎and ‎mitigating ‎these ‎cyberattacks.‏ ‎By‏ ‎establishing‏ ‎baselines ‎for‏ ‎normal ‎energy‏ ‎usage ‎patterns‏ ‎and‏ ‎employing ‎anomaly‏ ‎detection ‎techniques, ‎deviations ‎from ‎expected‏ ‎behavior ‎can‏ ‎be‏ ‎identified, ‎potentially ‎indicating‏ ‎the ‎presence‏ ‎of ‎malicious ‎activities. ‎Machine‏ ‎learning‏ ‎algorithms ‎have‏ ‎demonstrated ‎remarkable‏ ‎capabilities ‎in ‎detecting ‎anomalies ‎and‏ ‎classifying‏ ‎attack ‎types‏ ‎based ‎on‏ ‎energy ‎consumption ‎footprints.

The ‎importance ‎of‏ ‎addressing‏ ‎energy‏ ‎consumption ‎during‏ ‎cyberattacks ‎is‏ ‎multifaceted. ‎Firstly,‏ ‎it‏ ‎enables ‎early‏ ‎detection ‎and ‎response ‎to ‎potential‏ ‎threats, ‎mitigating‏ ‎the‏ ‎impact ‎of ‎attacks‏ ‎and ‎ensuring‏ ‎the ‎continued ‎functionality ‎of‏ ‎critical‏ ‎systems. ‎Secondly,‏ ‎it ‎contributes‏ ‎to ‎the ‎overall ‎longevity ‎and‏ ‎performance‏ ‎of ‎IoT‏ ‎devices, ‎as‏ ‎excessive ‎energy ‎consumption ‎can ‎lead‏ ‎to‏ ‎overheating,‏ ‎reduced ‎operational‏ ‎efficiency, ‎and‏ ‎shortened ‎device‏ ‎lifespan.‏ ‎Thirdly, ‎it‏ ‎has ‎economic ‎and ‎environmental ‎implications,‏ ‎as ‎increased‏ ‎energy‏ ‎consumption ‎translates ‎to‏ ‎higher ‎operational‏ ‎costs ‎and ‎potentially ‎greater‏ ‎carbon‏ ‎emissions, ‎particularly‏ ‎in ‎large-scale‏ ‎IoT ‎deployments.

Furthermore, ‎the ‎integration ‎of‏ ‎IoT‏ ‎devices ‎into‏ ‎critical ‎infrastructure,‏ ‎such ‎as ‎smart ‎grids, ‎industrial‏ ‎control‏ ‎systems,‏ ‎and ‎healthcare‏ ‎systems, ‎heightens‏ ‎the ‎importance‏ ‎of‏ ‎addressing ‎energy‏ ‎consumption ‎during ‎cyberattacks. ‎Compromised ‎devices‏ ‎in ‎these‏ ‎environments‏ ‎can ‎disrupt ‎the‏ ‎balance ‎and‏ ‎operation ‎of ‎entire ‎systems,‏ ‎leading‏ ‎to ‎inefficiencies,‏ ‎potential ‎service‏ ‎disruptions, ‎and ‎even ‎safety ‎concerns.

ENERGY‏ ‎CONSUMPTION‏ ‎IMPLICATIONS

📌 Detection ‎and‏ ‎Response ‎to‏ ‎Cyberattacks: Monitoring ‎the ‎energy ‎consumption ‎patterns‏ ‎of‏ ‎IoT‏ ‎devices ‎can‏ ‎serve ‎as‏ ‎an ‎effective‏ ‎method‏ ‎for ‎detecting‏ ‎cyberattacks. ‎Abnormal ‎energy ‎usage ‎can‏ ‎indicate ‎the‏ ‎presence‏ ‎of ‎malicious ‎activities,‏ ‎such ‎as‏ ‎Distributed ‎Denial ‎of ‎Service‏ ‎(DDoS)‏ ‎attacks, ‎which‏ ‎can ‎overload‏ ‎devices ‎and ‎networks, ‎leading ‎to‏ ‎increased‏ ‎energy ‎consumption.‏ ‎By ‎analyzing‏ ‎energy ‎consumption ‎footprints, ‎it ‎is‏ ‎possible‏ ‎to‏ ‎detect ‎and‏ ‎respond ‎to‏ ‎cyberattacks ‎with‏ ‎high‏ ‎efficiency, ‎potentially‏ ‎at ‎levels ‎of ‎about ‎99,88%‏ ‎for ‎detection‏ ‎and‏ ‎about ‎99,66% ‎for‏ ‎localizing ‎malicious‏ ‎software ‎on ‎IoT ‎devices.

📌 Impact‏ ‎on‏ ‎Device ‎Performance‏ ‎and ‎Longevity:‏ ‎Cyberattacks ‎can ‎significantly ‎increase ‎the‏ ‎energy‏ ‎consumption ‎of‏ ‎smart ‎devices,‏ ‎which ‎can, ‎in ‎turn, ‎affect‏ ‎their‏ ‎performance‏ ‎and ‎longevity.‏ ‎For ‎instance,‏ ‎excessive ‎energy‏ ‎usage‏ ‎can ‎lead‏ ‎to ‎overheating, ‎reduced ‎operational ‎efficiency,‏ ‎and ‎in‏ ‎the‏ ‎long ‎term, ‎can‏ ‎shorten ‎the‏ ‎lifespan ‎of ‎the ‎device.‏ ‎This‏ ‎is ‎particularly‏ ‎concerning ‎for‏ ‎devices ‎that ‎are ‎part ‎of‏ ‎critical‏ ‎infrastructure ‎or‏ ‎those ‎that‏ ‎perform ‎essential ‎services.

📌 Impact ‎of ‎Vulnerabilities: The‏ ‎consequences‏ ‎of‏ ‎IoT ‎vulnerabilities‏ ‎are ‎far-reaching,‏ ‎affecting ‎both‏ ‎individual‏ ‎users ‎and‏ ‎organizations. ‎Cyberattacks ‎on ‎IoT ‎devices‏ ‎can ‎lead‏ ‎to‏ ‎privacy ‎breaches, ‎financial‏ ‎losses, ‎and‏ ‎operational ‎disruptions. ‎For ‎instance,‏ ‎the‏ ‎Mirai ‎botnet‏ ‎attack ‎in‏ ‎2016 ‎demonstrated ‎the ‎potential ‎scale‏ ‎and‏ ‎impact ‎of‏ ‎IoT-based ‎DDoS‏ ‎attacks, ‎which ‎disrupted ‎major ‎online‏ ‎services‏ ‎by‏ ‎exploiting ‎insecure‏ ‎IoT ‎devices.

📌 Economic‏ ‎and ‎Environmental‏ ‎Implications:‏ ‎The ‎increased‏ ‎energy ‎consumption ‎of ‎smart ‎devices‏ ‎during ‎cyberattacks‏ ‎has‏ ‎both ‎economic ‎and‏ ‎environmental ‎implications.‏ ‎Economically, ‎it ‎can ‎lead‏ ‎to‏ ‎higher ‎operational‏ ‎costs ‎for‏ ‎businesses ‎and ‎consumers ‎due ‎to‏ ‎increased‏ ‎electricity ‎bills.‏ ‎Environmentally, ‎excessive‏ ‎energy ‎consumption ‎contributes ‎to ‎higher‏ ‎carbon‏ ‎emissions,‏ ‎especially ‎if‏ ‎the ‎energy‏ ‎is ‎sourced‏ ‎from‏ ‎non-renewable ‎resources.‏ ‎This ‎aspect ‎is ‎crucial ‎in‏ ‎the ‎context‏ ‎of‏ ‎global ‎efforts ‎to‏ ‎reduce ‎carbon‏ ‎footprints ‎and ‎combat ‎climate‏ ‎change.

📌 Energy‏ ‎Efficiency ‎Challenges:‏ ‎Despite ‎the‏ ‎benefits, ‎smart ‎homes ‎face ‎significant‏ ‎challenges‏ ‎in ‎terms‏ ‎of ‎energy‏ ‎efficiency. ‎The ‎continuous ‎operation ‎and‏ ‎connectivity‏ ‎of‏ ‎smart ‎devices‏ ‎can ‎lead‏ ‎to ‎high‏ ‎energy‏ ‎consumption. ‎To‏ ‎address ‎this, ‎IoT ‎provides ‎tools‏ ‎for ‎better‏ ‎energy‏ ‎management, ‎such ‎as‏ ‎smart ‎thermostats,‏ ‎lighting ‎systems, ‎and ‎energy-efficient‏ ‎appliances.‏ ‎These ‎tools‏ ‎optimize ‎energy‏ ‎usage ‎based ‎on ‎occupancy, ‎weather‏ ‎conditions,‏ ‎and ‎user‏ ‎preferences, ‎significantly‏ ‎reducing ‎energy ‎waste ‎and ‎lowering‏ ‎energy‏ ‎bills.

📌 Challenges‏ ‎in ‎Smart‏ ‎Grids ‎and‏ ‎Energy ‎Systems:‏ ‎Smart‏ ‎devices ‎are‏ ‎increasingly ‎integrated ‎into ‎smart ‎grids‏ ‎and ‎energy‏ ‎systems,‏ ‎where ‎they ‎play‏ ‎a ‎crucial‏ ‎role ‎in ‎energy ‎management‏ ‎and‏ ‎distribution. ‎Cyberattacks‏ ‎on ‎these‏ ‎devices ‎can ‎disrupt ‎the ‎balance‏ ‎and‏ ‎operation ‎of‏ ‎the ‎entire‏ ‎energy ‎system, ‎leading ‎to ‎inefficiencies,‏ ‎potential‏ ‎blackouts,‏ ‎and ‎compromised‏ ‎energy ‎security.‏ ‎Addressing ‎the‏ ‎energy‏ ‎consumption ‎of‏ ‎smart ‎devices ‎during ‎cyberattacks ‎is‏ ‎therefore ‎vital‏ ‎for‏ ‎ensuring ‎the ‎stability‏ ‎and ‎reliability‏ ‎of ‎smart ‎grids.

В ‎документе‏ ‎представлен ‎комплексный ‎анализ ‎энергопотребления ‎интеллектуальных‏ ‎(умных) ‎устройств‏ ‎во‏ ‎время ‎кибератак ‎с‏ ‎акцентом ‎на‏ ‎аспекты, ‎имеющим ‎решающее ‎значение‏ ‎для‏ ‎понимания ‎и‏ ‎смягчения ‎этих‏ ‎угроз: ‎типы ‎кибератак, ‎методы ‎обнаружения,‏ ‎преимущества‏ ‎и ‎недостатки‏ ‎предложенного ‎фреймворка,‏ ‎применимость ‎в ‎разных ‎отраслях, ‎варианты‏ ‎интеграции.

Анализ‏ ‎предоставляет‏ ‎ценную ‎информацию‏ ‎специалистам ‎по‏ ‎кибербезопасности, ‎IoT-специалистам‏ ‎и‏ ‎заинтересованным ‎сторонам‏ ‎отрасли. ‎Анализ ‎полезен ‎для ‎повышения‏ ‎безопасности ‎и‏ ‎отказоустойчивости‏ ‎систем ‎Интернета ‎вещей,‏ ‎обеспечения ‎долговечности‏ ‎и ‎производительности ‎интеллектуальных ‎устройств,‏ ‎а‏ ‎также ‎решения‏ ‎экономических ‎и‏ ‎экологических ‎последствий ‎увеличения ‎потребления ‎энергии‏ ‎во‏ ‎время ‎кибератак.‏ ‎Используя ‎передовые‏ ‎методы ‎обнаружения ‎и ‎интегрируя ‎их‏ ‎с‏ ‎существующими‏ ‎мерами ‎безопасности,‏ ‎организации ‎могут‏ ‎лучше ‎защищать‏ ‎свою‏ ‎инфраструктуру ‎интернета‏ ‎вещей ‎от ‎возникающих ‎кибер-угроз.

Полный ‎материал

-------

Интернета‏ ‎вещей ‎(IoT)‏ ‎произвело‏ ‎революцию ‎в ‎различных‏ ‎аспектах ‎современной‏ ‎жизни, ‎от ‎домашней ‎автоматизации‏ ‎до‏ ‎промышленных ‎систем‏ ‎управления. ‎Однако‏ ‎этот ‎технологический ‎прогресс ‎также ‎породил‏ ‎новые‏ ‎проблемы, ‎особенно‏ ‎в ‎области‏ ‎кибербезопасности. ‎Одной ‎из ‎важнейших ‎проблем‏ ‎является‏ ‎потребление‏ ‎энергии ‎интеллектуальными‏ ‎устройствами ‎во‏ ‎время ‎кибератак,‏ ‎что‏ ‎может ‎иметь‏ ‎далеко ‎идущие ‎последствия ‎для ‎производительности‏ ‎устройств, ‎долговечности‏ ‎и‏ ‎общей ‎устойчивости ‎системы.

Кибератаки‏ ‎на ‎устройства‏ ‎Интернета ‎вещей ‎(DDoS, ‎заражение‏ ‎вредоносными‏ ‎программами, ‎ботнеты,‏ ‎программы-вымогатели, ‎ложное‏ ‎внедрение ‎данных, ‎атаки ‎с ‎использованием‏ ‎энергопотребления‏ ‎и ‎атаки‏ ‎на ‎крипто-майнинг)‏ ‎могут ‎существенно ‎повлиять ‎на ‎структуру‏ ‎энергопотребления‏ ‎скомпрометированных‏ ‎устройств, ‎приводя‏ ‎к ‎аномальным‏ ‎скачкам, ‎отклонениям‏ ‎или‏ ‎чрезмерному ‎энергопотреблению.

Мониторинг‏ ‎и ‎анализ ‎данных ‎о ‎потреблении‏ ‎энергии ‎стали‏ ‎уникальным‏ ‎подходом ‎для ‎обнаружения‏ ‎этих ‎кибератак‏ ‎и ‎смягчения ‎их ‎последствий.‏ ‎Устанавливая‏ ‎базовые ‎показатели‏ ‎для ‎нормальных‏ ‎моделей ‎использования ‎энергии ‎и ‎используя‏ ‎методы‏ ‎обнаружения ‎аномалий,‏ ‎можно ‎выявить‏ ‎отклонения ‎от ‎ожидаемого ‎поведения, ‎потенциально‏ ‎указывающие‏ ‎на‏ ‎наличие ‎злонамеренных‏ ‎действий. ‎Алгоритмы‏ ‎машинного ‎обучения‏ ‎продемонстрировали‏ ‎эффективные ‎возможности‏ ‎в ‎обнаружении ‎аномалий ‎и ‎классификации‏ ‎типов ‎атак‏ ‎на‏ ‎основе ‎показателей ‎энергопотребления.

Важность‏ ‎решения ‎проблемы‏ ‎энергопотребления ‎во ‎время ‎кибератак‏ ‎многогранна.‏ ‎Во-первых, ‎это‏ ‎позволяет ‎своевременно‏ ‎обнаруживать ‎потенциальные ‎угрозы ‎и ‎реагировать‏ ‎на‏ ‎них, ‎смягчая‏ ‎последствия ‎атак‏ ‎и ‎обеспечивая ‎непрерывную ‎функциональность ‎критически‏ ‎важных‏ ‎систем.‏ ‎Во-вторых, ‎это‏ ‎способствует ‎общему‏ ‎сроку ‎службы‏ ‎и‏ ‎производительности ‎устройств‏ ‎Интернета ‎вещей, ‎поскольку ‎чрезмерное ‎потребление‏ ‎энергии ‎может‏ ‎привести‏ ‎к ‎перегреву, ‎снижению‏ ‎эффективности ‎работы‏ ‎и ‎сокращению ‎срока ‎службы‏ ‎устройства.‏ ‎В-третьих, ‎это‏ ‎имеет ‎экономические‏ ‎и ‎экологические ‎последствия, ‎поскольку ‎повышенное‏ ‎потребление‏ ‎энергии ‎приводит‏ ‎к ‎более‏ ‎высоким ‎эксплуатационным ‎расходам ‎и ‎потенциально‏ ‎большему‏ ‎выбросу‏ ‎углекислого ‎газа,‏ ‎особенно ‎при‏ ‎масштабном ‎внедрении‏ ‎Интернета‏ ‎вещей.

Кроме ‎того,‏ ‎интеграция ‎устройств ‎Интернета ‎вещей ‎в‏ ‎критически ‎важную‏ ‎инфраструктуру‏ ‎(интеллектуальные ‎сети, ‎промышленные‏ ‎системы ‎управления‏ ‎и ‎системы ‎здравоохранения) ‎повышает‏ ‎важность‏ ‎решения ‎проблемы‏ ‎энергопотребления ‎во‏ ‎время ‎атак. ‎Скомпрометированные ‎устройства ‎могут‏ ‎нарушить‏ ‎баланс ‎и‏ ‎работу ‎целых‏ ‎систем, ‎что ‎приведёт ‎к ‎неэффективности,‏ ‎потенциальным‏ ‎перебоям‏ ‎в ‎обслуживании‏ ‎и ‎даже‏ ‎проблемам ‎безопасности.

ВЛИЯНИЕ‏ ‎НА‏ ‎ИНДУСТРИЮ

📌 Обнаружение ‎кибератак‏ ‎и ‎реагирование ‎на ‎них: ‎Мониторинг‏ ‎структуры ‎энергопотребления‏ ‎устройств‏ ‎Интернета ‎вещей ‎может‏ ‎служить ‎эффективным‏ ‎методом ‎обнаружения ‎кибератак. ‎Аномальное‏ ‎потребление‏ ‎энергии ‎может‏ ‎указывать ‎на‏ ‎наличие ‎вредоносных ‎действий, ‎таких ‎как‏ ‎распределённые‏ ‎атаки ‎типа‏ ‎«отказ ‎в‏ ‎обслуживании» ‎(DDoS), ‎которые ‎могут ‎перегружать‏ ‎устройства‏ ‎и‏ ‎сети, ‎приводя‏ ‎к ‎увеличению‏ ‎потребления ‎энергии.‏ ‎Анализируя‏ ‎показатели ‎энергопотребления,‏ ‎можно ‎обнаруживать ‎кибератаки ‎и ‎реагировать‏ ‎на ‎них‏ ‎с‏ ‎высокой ‎эффективностью, ‎потенциально‏ ‎на ‎уровне‏ ‎около ‎99,88% ‎для ‎обнаружения‏ ‎и‏ ‎около ‎99,66%‏ ‎для ‎локализации‏ ‎вредоносного ‎ПО ‎на ‎устройствах ‎Интернета‏ ‎вещей.

📌 Влияние‏ ‎на ‎производительность‏ ‎и ‎долговечность‏ ‎устройства: Атаки ‎могут ‎значительно ‎увеличить ‎энергопотребление‏ ‎умных‏ ‎устройств,‏ ‎что, ‎в‏ ‎свою ‎очередь,‏ ‎может ‎повлиять‏ ‎на‏ ‎их ‎производительность‏ ‎и ‎долговечность. ‎Например, ‎чрезмерное ‎потребление‏ ‎энергии ‎может‏ ‎привести‏ ‎к ‎перегреву, ‎снижению‏ ‎эффективности ‎работы‏ ‎и, ‎в ‎долгосрочной ‎перспективе,‏ ‎сократить‏ ‎срок ‎службы‏ ‎устройства. ‎Это‏ ‎особенно ‎касается ‎устройств, ‎которые ‎являются‏ ‎частью‏ ‎критически ‎важной‏ ‎инфраструктуры ‎или‏ ‎тех, ‎которые ‎предоставляют ‎основные ‎услуги.

📌 Влияние‏ ‎уязвимостей: Последствия‏ ‎уязвимостей‏ ‎несут ‎проблемы‏ ‎как ‎для‏ ‎отдельных ‎пользователей,‏ ‎так‏ ‎и ‎для‏ ‎организаций. ‎Кибератаки ‎на ‎устройства ‎Интернета‏ ‎вещей ‎могут‏ ‎привести‏ ‎к ‎нарушениям ‎конфиденциальности,‏ ‎финансовым ‎потерям‏ ‎и ‎сбоям ‎в ‎работе.‏ ‎Например,‏ ‎атака ‎ботнета‏ ‎Mirai ‎в‏ ‎2016 ‎году ‎продемонстрировала ‎потенциальный ‎масштаб‏ ‎и‏ ‎влияние ‎DDoS-атак‏ ‎на ‎основе‏ ‎Интернета ‎вещей, ‎которые ‎нарушили ‎работу‏ ‎основных‏ ‎онлайн-сервисов‏ ‎за ‎счёт‏ ‎использования ‎небезопасных‏ ‎устройств ‎Интернета‏ ‎вещей.

📌 Экономические‏ ‎и ‎экологические‏ ‎последствия: Увеличение ‎энергопотребления ‎умных ‎устройств ‎во‏ ‎время ‎атак‏ ‎имеет‏ ‎как ‎экономические, ‎так‏ ‎и ‎экологические‏ ‎последствия. ‎С ‎экономической ‎точки‏ ‎зрения‏ ‎это ‎может‏ ‎привести ‎к‏ ‎увеличению ‎эксплуатационных ‎расходов ‎для ‎предприятий‏ ‎и‏ ‎потребителей ‎из-за‏ ‎увеличения ‎счётов‏ ‎за ‎электроэнергию. ‎С ‎экологической ‎точки‏ ‎зрения‏ ‎чрезмерное‏ ‎потребление ‎энергии‏ ‎способствует ‎увеличению‏ ‎выбросов ‎углекислого‏ ‎газа,‏ ‎особенно ‎если‏ ‎энергия ‎поступает ‎из ‎невозобновляемых ‎ресурсов.‏ ‎Этот ‎аспект‏ ‎имеет‏ ‎решающее ‎значение ‎в‏ ‎контексте ‎глобальных‏ ‎усилий ‎по ‎сокращению ‎выбросов‏ ‎углекислого‏ ‎газа ‎и‏ ‎борьбе ‎с‏ ‎изменением ‎климата.

📌 Проблемы ‎энергоэффективности: Несмотря ‎на ‎преимущества,‏ ‎умные‏ ‎дома ‎сталкиваются‏ ‎со ‎значительными‏ ‎проблемами ‎с ‎точки ‎зрения ‎энергоэффективности.‏ ‎Непрерывная‏ ‎работа‏ ‎устройств ‎могут‏ ‎привести ‎к‏ ‎высокому ‎потреблению‏ ‎энергии.‏ ‎Для ‎решения‏ ‎этой ‎проблемы ‎IoT ‎предоставляет ‎инструменты‏ ‎для ‎управления‏ ‎энергопотреблением,‏ ‎такие ‎как ‎интеллектуальные‏ ‎термостаты, ‎системы‏ ‎освещения ‎и ‎энергоэффективные ‎приборы.‏ ‎Эти‏ ‎инструменты ‎оптимизируют‏ ‎потребление ‎энергии‏ ‎в ‎зависимости ‎от ‎загруженности ‎помещений,‏ ‎погодных‏ ‎условий ‎и‏ ‎предпочтений ‎пользователей,‏ ‎значительно ‎сокращая ‎потери ‎энергии ‎и‏ ‎снижая‏ ‎счёта‏ ‎за ‎электроэнергию.

📌 Проблемы,‏ ‎связанные ‎с‏ ‎интеллектуальными ‎сетями‏ ‎и‏ ‎энергетическими ‎системами:‏ ‎

Интеллектуальные ‎устройства ‎все ‎чаще ‎интегрируются‏ ‎в ‎интеллектуальные‏ ‎сети‏ ‎и ‎энергетические ‎системы,‏ ‎где ‎они‏ ‎играют ‎решающую ‎роль ‎в‏ ‎управлении‏ ‎энергией ‎и‏ ‎её ‎распределении.‏ ‎Кибератаки ‎на ‎эти ‎устройства ‎могут‏ ‎нарушить‏ ‎баланс ‎и‏ ‎работу ‎всей‏ ‎энергетической ‎системы, ‎что ‎приведёт ‎к‏ ‎неэффективности,‏ ‎потенциальным‏ ‎отключениям ‎электроэнергии‏ ‎и ‎поставит‏ ‎под ‎угрозу‏ ‎энергетическую‏ ‎безопасность. ‎Поэтому‏ ‎решение ‎проблемы ‎энергопотребления ‎интеллектуальных ‎устройств‏ ‎во ‎время‏ ‎кибератак‏ ‎жизненно ‎важно ‎для‏ ‎обеспечения ‎стабильности‏ ‎и ‎надёжности ‎интеллектуальных ‎сетей.

Статья ‎"‏ ‎MediHunt: ‎A ‎Network ‎Forensics ‎Framework‏ ‎for ‎Medical‏ ‎IoT‏ ‎Devices» ‎— ‎это‏ ‎настоящий ‎прорыв.‏ ‎Она ‎начинается ‎с ‎рассмотрения‏ ‎насущной‏ ‎потребности ‎в‏ ‎надёжной ‎сетевой‏ ‎криминалистике ‎в ‎среде ‎медицинского ‎Интернета‏ ‎вещей‏ ‎(MIoT). ‎Вы‏ ‎знаете, ‎что‏ ‎среды, ‎в ‎которых ‎используются ‎сети‏ ‎передачи‏ ‎телеметрии‏ ‎с ‎использованием‏ ‎MQTT ‎(Message‏ ‎Queuing ‎Telemetry‏ ‎Transport),‏ ‎являются ‎любимыми‏ ‎для ‎умных ‎больниц ‎из-за ‎их‏ ‎облегчённого ‎протокола‏ ‎связи.

MediHunt‏ ‎— ‎это ‎платформа‏ ‎автоматической ‎сетевой‏ ‎криминалистики, ‎предназначенная ‎для ‎обнаружения‏ ‎атак‏ ‎на ‎сетевой‏ ‎трафик ‎в‏ ‎сетях ‎MQTT ‎в ‎режиме ‎реального‏ ‎времени.‏ ‎Она ‎использует‏ ‎модели ‎машинного‏ ‎обучения ‎для ‎расширения ‎возможностей ‎обнаружения‏ ‎и‏ ‎подходит‏ ‎для ‎развёртывания‏ ‎на ‎устройствах‏ ‎MIoT ‎с‏ ‎ограниченными‏ ‎ресурсами. ‎Потому‏ ‎что, ‎естественно, ‎именно ‎из-за ‎этого‏ ‎мы ‎все‏ ‎потеряли‏ ‎сон.

Эти ‎аспекты ‎—‏ ‎отличная ‎почва‏ ‎для ‎подробного ‎обсуждения ‎фреймворка,‏ ‎его‏ ‎экспериментальной ‎установки‏ ‎и ‎оценки.‏ ‎Вам ‎уже ‎не ‎терпится ‎погрузиться‏ ‎в‏ ‎эти ‎захватывающие‏ ‎подробности?

-------

В ‎документе‏ ‎рассматривается ‎необходимость ‎надёжной ‎сетевой ‎криминалистики‏ ‎в‏ ‎медицинских‏ ‎средах ‎Интернета‏ ‎вещей ‎(MIoT),‏ ‎особенно ‎с‏ ‎упором‏ ‎на ‎сети‏ ‎MQTT. ‎Эти ‎сети ‎обычно ‎используются‏ ‎в ‎интеллектуальных‏ ‎больничных‏ ‎средах ‎благодаря ‎их‏ ‎облегчённому ‎протоколу‏ ‎связи. ‎Освещаются ‎проблемы ‎обеспечения‏ ‎безопасности‏ ‎устройств ‎MIoT,‏ ‎которые ‎часто‏ ‎ограничены ‎в ‎ресурсах ‎и ‎обладают‏ ‎ограниченной‏ ‎вычислительной ‎мощностью.‏ ‎В ‎качестве‏ ‎серьёзной ‎проблемы ‎упоминается ‎отсутствие ‎общедоступных‏ ‎потоковых‏ ‎наборов‏ ‎данных, ‎специфичных‏ ‎для ‎MQTT,‏ ‎для ‎обучения‏ ‎систем‏ ‎обнаружения ‎атак.

MediHunt‏ ‎как ‎решение ‎для ‎автоматизированной ‎сетевой‏ ‎криминалистики, ‎предназначенное‏ ‎для‏ ‎обнаружения ‎атак ‎на‏ ‎основе ‎сетевого‏ ‎трафика ‎в ‎сетях ‎MQTT‏ ‎в‏ ‎режиме ‎реального‏ ‎времени. ‎Его‏ ‎цель ‎— ‎предоставить ‎комплексное ‎решение‏ ‎для‏ ‎сбора ‎данных,‏ ‎анализа, ‎обнаружения‏ ‎атак, ‎представления ‎и ‎сохранения ‎доказательств.‏ ‎Он‏ ‎разработан‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎различных ‎уровней‏ ‎TCP ‎/‏ ‎IP‏ ‎и ‎атак‏ ‎прикладного ‎уровня ‎в ‎сетях ‎MQTT‏ ‎и ‎использует‏ ‎модели‏ ‎машинного ‎обучения ‎для‏ ‎расширения ‎возможностей‏ ‎обнаружения ‎и ‎подходит ‎для‏ ‎развёртывания‏ ‎на ‎устройствах‏ ‎MIoT ‎с‏ ‎ограниченными ‎ресурсами.

Преимущества

📌 Обнаружение ‎атак ‎в ‎режиме‏ ‎реального‏ ‎времени: MediHunt ‎предназначен‏ ‎для ‎обнаружения‏ ‎атак ‎на ‎основе ‎сетевого ‎трафика‏ ‎в‏ ‎режиме‏ ‎реального ‎времени‏ ‎для ‎уменьшения‏ ‎потенциального ‎ущерба‏ ‎и‏ ‎обеспечения ‎безопасности‏ ‎сред ‎MIoT.

📌 Комплексные ‎возможности ‎криминалистики: Платформа ‎предоставляет‏ ‎комплексное ‎решение‏ ‎для‏ ‎сбора ‎данных, ‎анализа,‏ ‎обнаружения ‎атак,‏ ‎представления ‎и ‎сохранения ‎доказательств.‏ ‎Это‏ ‎делает ‎его‏ ‎надёжным ‎инструментом‏ ‎сетевой ‎криминалистики ‎в ‎средах ‎MIoT.

📌 Интеграция‏ ‎с‏ ‎машинным ‎обучением:‏ ‎Используя ‎модели‏ ‎машинного ‎обучения, ‎MediHunt ‎расширяет ‎свои‏ ‎возможности‏ ‎обнаружения.‏ ‎Использование ‎пользовательского‏ ‎набора ‎данных,‏ ‎который ‎включает‏ ‎данные‏ ‎о ‎потоках‏ ‎как ‎для ‎атак ‎уровня ‎TCP/IP,‏ ‎так ‎и‏ ‎для‏ ‎атак ‎прикладного ‎уровня,‏ ‎позволяет ‎более‏ ‎точно ‎и ‎эффективно ‎обнаруживать‏ ‎широкий‏ ‎спектр ‎кибератак.

📌 Высокая‏ ‎производительность: ‎решение‏ ‎показало ‎высокую ‎производительность, ‎получив ‎баллы‏ ‎F1‏ ‎и ‎точность‏ ‎обнаружения, ‎превышающую‏ ‎0,99 ‎и ‎указывает ‎на ‎то,‏ ‎что‏ ‎она‏ ‎обладает ‎высокой‏ ‎надёжностью ‎при‏ ‎обнаружении ‎атак‏ ‎на‏ ‎сети ‎MQTT.

📌 Эффективность‏ ‎использования ‎ресурсов: ‎несмотря ‎на ‎свои‏ ‎широкие ‎возможности,‏ ‎MediHunt‏ ‎разработан ‎с ‎учётом‏ ‎экономии ‎ресурсов,‏ ‎что ‎делает ‎его ‎подходящим‏ ‎для‏ ‎развёртывания ‎на‏ ‎устройствах ‎MIoT‏ ‎с ‎ограниченными ‎ресурсами ‎(raspberry ‎Pi).

Недостатки

📌 Ограничения‏ ‎набора‏ ‎данных: хотя ‎MediHunt‏ ‎использует ‎пользовательский‏ ‎набор ‎данных ‎для ‎обучения ‎своих‏ ‎моделей‏ ‎машинного‏ ‎обучения, ‎создание‏ ‎и ‎обслуживание‏ ‎таких ‎наборов‏ ‎данных‏ ‎может ‎быть‏ ‎сложной ‎задачей. ‎Набор ‎данных ‎необходимо‏ ‎регулярно ‎обновлять,‏ ‎чтобы‏ ‎охватывать ‎новые ‎и‏ ‎зарождающиеся ‎сценарии‏ ‎атак.

📌 Ограничения ‎ресурсов: ‎хотя ‎MediHunt‏ ‎разработан‏ ‎с ‎учётом‏ ‎экономии ‎ресурсов,‏ ‎ограничения, ‎присущие ‎устройствам ‎MIoT, ‎такие‏ ‎как‏ ‎ограниченная ‎вычислительная‏ ‎мощность ‎и‏ ‎память, ‎все ‎ещё ‎могут ‎создавать‏ ‎проблемы.‏ ‎Обеспечить‏ ‎бесперебойную ‎работу‏ ‎фреймворка ‎на‏ ‎этих ‎устройствах‏ ‎без‏ ‎ущерба ‎для‏ ‎их ‎основных ‎функций ‎может ‎быть‏ ‎непросто.

📌 Сложность ‎реализации:‏ ‎Внедрение‏ ‎и ‎поддержка ‎платформы‏ ‎сетевой ‎криминалистики‏ ‎на ‎основе ‎машинного ‎обучения‏ ‎может‏ ‎быть ‎сложной‏ ‎задачей. ‎Это‏ ‎требует ‎опыта ‎в ‎области ‎кибербезопасности‏ ‎и‏ ‎машинного ‎обучения,‏ ‎который ‎может‏ ‎быть ‎доступен ‎не ‎во ‎всех‏ ‎медицинских‏ ‎учреждениях.

📌 Зависимость‏ ‎от ‎моделей‏ ‎машинного ‎обучения:‏ ‎Эффективность ‎MediHunt‏ ‎в‏ ‎значительной ‎степени‏ ‎зависит ‎от ‎точности ‎и ‎надёжности‏ ‎его ‎моделей‏ ‎машинного‏ ‎обучения. ‎Эти ‎модели‏ ‎необходимо ‎обучать‏ ‎на ‎высококачественных ‎данных ‎и‏ ‎регулярно‏ ‎обновлять, ‎чтобы‏ ‎они ‎оставались‏ ‎эффективными ‎против ‎новых ‎типов ‎атак.

📌 Проблемы‏ ‎с‏ ‎масштабируемостью: ‎хотя‏ ‎платформа ‎подходит‏ ‎для ‎небольших ‎развёртываний ‎на ‎устройствах‏ ‎типа‏ ‎Raspberry‏ ‎Pi, ‎ее‏ ‎масштабирование ‎до‏ ‎более ‎крупных‏ ‎и‏ ‎сложных ‎сред‏ ‎MIoT ‎может ‎вызвать ‎дополнительные ‎проблемы.‏ ‎Обеспечение ‎стабильной‏ ‎производительности‏ ‎и ‎надёжности ‎в‏ ‎более ‎крупной‏ ‎сети ‎устройств ‎может ‎быть‏ ‎затруднено

Подробный‏ ‎разбор

MediHunt [RU].pdf

530,79 KB

Скачать

The ‎paper‏ ‎«MediHunt: ‎A ‎Network ‎Forensics ‎Framework‏ ‎for ‎Medical‏ ‎IoT‏ ‎Devices» ‎is ‎a‏ ‎real ‎page-turner.‏ ‎It ‎starts ‎by ‎addressing‏ ‎the‏ ‎oh-so-urgent ‎need‏ ‎for ‎robust‏ ‎network ‎forensics ‎in ‎Medical ‎Internet‏ ‎of‏ ‎Things ‎(MIoT)‏ ‎environments. ‎You‏ ‎know, ‎those ‎environments ‎where ‎MQTT‏ ‎(Message‏ ‎Queuing‏ ‎Telemetry ‎Transport)‏ ‎networks ‎are‏ ‎the ‎darling‏ ‎of‏ ‎smart ‎hospitals‏ ‎because ‎of ‎their ‎lightweight ‎communication‏ ‎protocol.

MediHunt ‎is‏ ‎an‏ ‎automatic ‎network ‎forensics‏ ‎framework ‎designed‏ ‎for ‎real-time ‎detection ‎of‏ ‎network‏ ‎flow-based ‎traffic‏ ‎attacks ‎in‏ ‎MQTT ‎networks. ‎It ‎leverages ‎machine‏ ‎learning‏ ‎models ‎to‏ ‎enhance ‎detection‏ ‎capabilities ‎and ‎is ‎suitable ‎for‏ ‎deployment‏ ‎on‏ ‎those ‎ever-so-resource-constrained‏ ‎MIoT ‎devices.‏ ‎Because, ‎naturally,‏ ‎that’s‏ ‎what ‎we’ve‏ ‎all ‎been ‎losing ‎sleep ‎over.

These‏ ‎points ‎set‏ ‎the‏ ‎stage ‎for ‎the‏ ‎detailed ‎discussion‏ ‎of ‎the ‎framework, ‎its‏ ‎experimental‏ ‎setup, ‎and‏ ‎evaluation ‎presented‏ ‎in ‎the ‎subsequent ‎sections ‎of‏ ‎the‏ ‎paper. ‎Can’t‏ ‎wait ‎to‏ ‎dive ‎into ‎those ‎thrilling ‎details!

---

The‏ ‎paper‏ ‎addresses‏ ‎the ‎need‏ ‎for ‎robust‏ ‎network ‎forensics‏ ‎in‏ ‎Medical ‎Internet‏ ‎of ‎Things ‎(MIoT) ‎environments, ‎particularly‏ ‎focusing ‎on‏ ‎MQTT‏ ‎(Message ‎Queuing ‎Telemetry‏ ‎Transport) ‎networks.‏ ‎These ‎networks ‎are ‎commonly‏ ‎used‏ ‎in ‎smart‏ ‎hospital ‎environments‏ ‎for ‎their ‎lightweight ‎communication ‎protocol.‏ ‎It‏ ‎highlights ‎the‏ ‎challenges ‎in‏ ‎securing ‎MIoT ‎devices, ‎which ‎are‏ ‎often‏ ‎resource-constrained‏ ‎and ‎have‏ ‎limited ‎computational‏ ‎power. ‎The‏ ‎lack‏ ‎of ‎publicly‏ ‎available ‎flow-based ‎MQTT-specific ‎datasets ‎for‏ ‎training ‎attack‏ ‎detection‏ ‎systems ‎is ‎mentioned‏ ‎as ‎a‏ ‎significant ‎challenge.

The ‎paper ‎presents‏ ‎MediHunt‏ ‎as ‎an‏ ‎automatic ‎network‏ ‎forensics ‎solution ‎designed ‎for ‎real-time‏ ‎detection‏ ‎of ‎network‏ ‎flow-based ‎traffic‏ ‎attacks ‎in ‎MQTT ‎networks. ‎It‏ ‎aims‏ ‎to‏ ‎provide ‎a‏ ‎comprehensive ‎solution‏ ‎for ‎data‏ ‎collection,‏ ‎analysis, ‎attack‏ ‎detection, ‎presentation, ‎and ‎preservation ‎of‏ ‎evidence. ‎It‏ ‎is‏ ‎designed ‎to ‎detect‏ ‎a ‎variety‏ ‎of ‎TCP/IP ‎layers ‎and‏ ‎application‏ ‎layer ‎attacks‏ ‎on ‎MQTT‏ ‎networks. ‎It ‎leverages ‎machine ‎learning‏ ‎models‏ ‎to ‎enhance‏ ‎the ‎detection‏ ‎capabilities ‎and ‎is ‎suitable ‎for‏ ‎deployment‏ ‎on‏ ‎resource ‎constrained‏ ‎MIoT ‎devices.

The‏ ‎primary ‎objective‏ ‎of‏ ‎the ‎MediHunt‏ ‎is ‎to ‎strengthen ‎the ‎forensic‏ ‎analysis ‎capabilities‏ ‎in‏ ‎MIoT ‎environments, ‎ensuring‏ ‎that ‎malicious‏ ‎activities ‎can ‎be ‎traced‏ ‎and‏ ‎mitigated ‎effectively.

Benefits

📌 Real-time‏ ‎Attack ‎Detection:‏ ‎MediHunt ‎is ‎designed ‎to ‎detect‏ ‎network‏ ‎flow-based ‎traffic‏ ‎attacks ‎in‏ ‎real-time, ‎which ‎is ‎crucial ‎for‏ ‎mitigating‏ ‎potential‏ ‎damage ‎and‏ ‎ensuring ‎the‏ ‎security ‎of‏ ‎MIoT‏ ‎environments.

📌 Comprehensive ‎Forensic‏ ‎Capabilities: ‎The ‎framework ‎provides ‎a‏ ‎complete ‎solution‏ ‎for‏ ‎data ‎collection, ‎analysis,‏ ‎attack ‎detection,‏ ‎presentation, ‎and ‎preservation ‎of‏ ‎evidence.‏ ‎This ‎makes‏ ‎it ‎a‏ ‎robust ‎tool ‎for ‎network ‎forensics‏ ‎in‏ ‎MIoT ‎environments.

📌 Machine‏ ‎Learning ‎Integration:‏ ‎By ‎leveraging ‎machine ‎learning ‎models,‏ ‎MediHunt‏ ‎enhances‏ ‎its ‎detection‏ ‎capabilities. ‎The‏ ‎use ‎of‏ ‎a‏ ‎custom ‎dataset‏ ‎that ‎includes ‎flow ‎data ‎for‏ ‎both ‎TCP/IP‏ ‎layer‏ ‎and ‎application ‎layer‏ ‎attacks ‎allows‏ ‎for ‎more ‎accurate ‎and‏ ‎effective‏ ‎detection ‎of‏ ‎a ‎wide‏ ‎range ‎of ‎cyber-attacks.

📌 High ‎Performance: ‎The‏ ‎framework‏ ‎has ‎demonstrated‏ ‎high ‎performance,‏ ‎with ‎F1 ‎scores ‎and ‎detection‏ ‎accuracy‏ ‎exceeding‏ ‎0.99 ‎and‏ ‎indicates ‎that‏ ‎it ‎is‏ ‎highly‏ ‎reliable ‎in‏ ‎detecting ‎attacks ‎on ‎MQTT ‎networks.

📌 Resource‏ ‎Efficiency: ‎Despite‏ ‎its‏ ‎comprehensive ‎capabilities, ‎MediHunt‏ ‎is ‎designed‏ ‎to ‎be ‎resource-efficient, ‎making‏ ‎it‏ ‎suitable ‎for‏ ‎deployment ‎on‏ ‎resource-constrained ‎MIoT ‎devices ‎like ‎Raspberry‏ ‎Pi.

Drawbacks

📌 Dataset‏ ‎Limitations: ‎While‏ ‎MediHunt ‎uses‏ ‎a ‎custom ‎dataset ‎for ‎training‏ ‎its‏ ‎machine‏ ‎learning ‎models,‏ ‎the ‎creation‏ ‎and ‎maintenance‏ ‎of‏ ‎such ‎datasets‏ ‎can ‎be ‎challenging. ‎The ‎dataset‏ ‎needs ‎to‏ ‎be‏ ‎regularly ‎updated ‎to‏ ‎cover ‎new‏ ‎and ‎emerging ‎attack ‎scenarios.

📌 Resource‏ ‎Constraints:‏ ‎Although ‎MediHunt‏ ‎is ‎designed‏ ‎to ‎be ‎resource-efficient, ‎the ‎inherent‏ ‎limitations‏ ‎of ‎MIoT‏ ‎devices, ‎such‏ ‎as ‎limited ‎computational ‎power ‎and‏ ‎memory,‏ ‎can‏ ‎still ‎pose‏ ‎challenges. ‎Ensuring‏ ‎that ‎the‏ ‎framework‏ ‎runs ‎smoothly‏ ‎on ‎these ‎devices ‎without ‎impacting‏ ‎their ‎primary‏ ‎functions‏ ‎can ‎be ‎difficult.

📌 Complexity‏ ‎of ‎Implementation: Implementing‏ ‎and ‎maintaining ‎a ‎machine‏ ‎learning-based‏ ‎network ‎forensics‏ ‎framework ‎can‏ ‎be ‎complex. ‎It ‎requires ‎expertise‏ ‎in‏ ‎cybersecurity ‎and‏ ‎machine ‎learning,‏ ‎which ‎may ‎not ‎be ‎readily‏ ‎available‏ ‎in‏ ‎all ‎healthcare‏ ‎settings.

📌 Dependence ‎on‏ ‎Machine ‎Learning‏ ‎Models:‏ ‎The ‎effectiveness‏ ‎of ‎MediHunt ‎heavily ‎relies ‎on‏ ‎the ‎accuracy‏ ‎and‏ ‎robustness ‎of ‎its‏ ‎machine ‎learning‏ ‎models. ‎These ‎models ‎need‏ ‎to‏ ‎be ‎trained‏ ‎on ‎high-quality‏ ‎data ‎and ‎regularly ‎updated ‎to‏ ‎remain‏ ‎effective ‎against‏ ‎new ‎types‏ ‎of ‎attacks.

📌 Scalability ‎Issues: While ‎the ‎framework‏ ‎is‏ ‎suitable‏ ‎for ‎small-scale‏ ‎deployments ‎on‏ ‎devices ‎like‏ ‎Raspberry‏ ‎Pi, ‎scaling‏ ‎it ‎up ‎to ‎larger, ‎more‏ ‎complex ‎MIoT‏ ‎environments‏ ‎may ‎present ‎additional‏ ‎challenges. ‎Ensuring‏ ‎consistent ‎performance ‎and ‎reliability‏ ‎across‏ ‎a ‎larger‏ ‎network ‎of‏ ‎devices ‎can ‎be ‎difficult

Unpacking ‎in‏ ‎more‏ ‎detail

MediHunt [EN].pdf

367,93 KB

Скачать

В ‎статье приводится‏ ‎подробное ‎руководство ‎по ‎использованию ‎QEMU‏ ‎для ‎эмуляции‏ ‎встроенного‏ ‎по ‎IoT, ‎в‏ ‎частности, ‎с‏ ‎акцентом ‎на ‎практический ‎пример,‏ ‎связанный‏ ‎с ‎эмуляцией‏ ‎встроенного ‎ПО‏ ‎маршрутизатора. ‎Автор ‎делится ‎идеями ‎и‏ ‎подробными‏ ‎шагами ‎о‏ ‎том, ‎как‏ ‎эффективно ‎использовать ‎QEMU ‎для ‎исследований‏ ‎и‏ ‎тестирования‏ ‎безопасности.

Обзор ‎QEMU

📌QEMU‏ ‎используется ‎для‏ ‎эмуляции ‎различных‏ ‎аппаратных‏ ‎архитектур, ‎что‏ ‎делает ‎его ‎ценным ‎инструментом ‎для‏ ‎ИБ-исследователей, ‎которым‏ ‎необходимо‏ ‎тестировать ‎программное ‎обеспечение‏ ‎в ‎контролируемой‏ ‎среде ‎без ‎физического ‎оборудования.

📌В‏ ‎руководстве‏ ‎особое ‎внимание‏ ‎уделяется ‎использованию‏ ‎Ubuntu ‎18.04 ‎для ‎настройки ‎QEMU‏ ‎из-за‏ ‎простоты ‎управления‏ ‎интерфейсами ‎в‏ ‎этом ‎конкретном ‎дистрибутиве.

Первоначальная ‎настройка ‎и‏ ‎установка

📌В‏ ‎документе‏ ‎описаны ‎начальные‏ ‎шаги ‎по‏ ‎установке ‎QEMU‏ ‎и‏ ‎его ‎зависимостей‏ ‎от ‎Ubuntu ‎18.04, ‎включая ‎установку‏ ‎библиотек ‎и‏ ‎инструментов,‏ ‎необходимых ‎для ‎создания‏ ‎сетевых ‎мостов‏ ‎и ‎отладки ‎с ‎помощью‏ ‎pwndbg.

Анализ‏ ‎и ‎подготовка‏ ‎встроенного ‎ПО

📌Binwalk‏ ‎используется ‎для ‎анализа ‎и ‎извлечения‏ ‎содержимого‏ ‎встроенного ‎ПО.‏ ‎В ‎руководстве‏ ‎подробно ‎описано, ‎как ‎использовать ‎Binwalk‏ ‎для‏ ‎идентификации‏ ‎и ‎распаковки‏ ‎компонентов ‎встроенного‏ ‎ПО, ‎уделяя‏ ‎особое‏ ‎внимание ‎файловой‏ ‎системе ‎squashfs, ‎которая ‎имеет ‎решающее‏ ‎значение ‎для‏ ‎процесса‏ ‎эмуляции.

Процесс ‎эмуляции

📌Среда ‎Chroot:‏ ‎Для ‎этого‏ ‎необходимо ‎скопировать ‎двоичный ‎файл‏ ‎qemu-mips-static‏ ‎в ‎каталог‏ ‎встроенного ‎ПО‏ ‎и ‎использовать ‎chroot ‎для ‎непосредственного‏ ‎запуска‏ ‎веб-сервера ‎встроенного‏ ‎ПО.

📌Эмуляция ‎системного‏ ‎режима: ‎Этот ‎метод ‎использует ‎скрипт‏ ‎и‏ ‎дополнительные‏ ‎загрузки ‎(например,‏ ‎vmlinux ‎и‏ ‎образ ‎Debian)‏ ‎для‏ ‎создания ‎более‏ ‎стабильной ‎и ‎интегрированной ‎среды ‎эмуляции.

Отладка‏ ‎и ‎настройка‏ ‎сети

📌Приведены‏ ‎подробные ‎инструкции ‎по‏ ‎настройке ‎сетевых‏ ‎мостов ‎и ‎интерфейсов, ‎которые‏ ‎позволят‏ ‎эмулируемому ‎микропрограммному‏ ‎обеспечению ‎взаимодействовать‏ ‎с ‎хост-системой.

📌В ‎руководстве ‎также ‎описывается‏ ‎установка‏ ‎различных ‎каталогов‏ ‎(/dev, ‎/proc,‏ ‎/sys) ‎для ‎обеспечения ‎доступа ‎эмулируемой‏ ‎системы‏ ‎к‏ ‎необходимым ‎ресурсам.

Запуск‏ ‎и ‎взаимодействие‏ ‎с ‎эмулируемым‏ ‎встроенным‏ ‎ПО

📌После ‎завершения‏ ‎настройки ‎микропрограммное ‎обеспечение ‎запускается, ‎и‏ ‎пользователь ‎может‏ ‎взаимодействовать‏ ‎с ‎эмулируемым ‎веб-сервером‏ ‎через ‎браузер.‏ ‎В ‎руководстве ‎содержатся ‎советы‏ ‎по‏ ‎устранению ‎распространенных‏ ‎проблем, ‎таких‏ ‎как ‎неправильные ‎пути ‎или ‎отсутствующие‏ ‎файлы,‏ ‎которые ‎могут‏ ‎привести ‎к‏ ‎сбою ‎сервера.

Тестирование ‎безопасности ‎и ‎обратное‏ ‎проектирование

📌Документ‏ ‎завершается‏ ‎описанием ‎использования‏ ‎программы ‎эмуляции‏ ‎для ‎тестирования‏ ‎безопасности‏ ‎и ‎обратного‏ ‎проектирования. ‎В ‎нем ‎упоминаются ‎такие‏ ‎инструменты, ‎как‏ ‎Burp‏ ‎Suite ‎для ‎сбора‏ ‎веб-запросов ‎и‏ ‎Ghidra ‎для ‎анализа ‎двоичных‏ ‎файлов.

Практическая‏ ‎демонстрация

📌Представлена ‎практическая‏ ‎демонстрация ‎поиска‏ ‎и ‎использования ‎уязвимости, ‎связанной ‎с‏ ‎внедрением‏ ‎команд, ‎в‏ ‎эмулируемом ‎микропрограммном‏ ‎обеспечении, ‎демонстрирующая, ‎как ‎QEMU ‎можно‏ ‎использовать‏ ‎для‏ ‎тестирования ‎и‏ ‎разработки ‎доказательств‏ ‎концепции ‎уязвимостей‏ ‎в‏ ‎системе ‎безопасности.

The ‎article provides‏ ‎a ‎detailed ‎guide ‎on ‎using‏ ‎QEMU ‎to‏ ‎emulate‏ ‎IoT ‎firmware, ‎specifically‏ ‎focusing ‎on‏ ‎a ‎practical ‎example ‎involving‏ ‎the‏ ‎emulation ‎of‏ ‎a ‎router’s‏ ‎firmware. ‎The ‎author ‎shares ‎insights‏ ‎and‏ ‎detailed ‎steps‏ ‎on ‎how‏ ‎to ‎effectively ‎use ‎QEMU ‎for‏ ‎security‏ ‎research‏ ‎and ‎testing‏ ‎purposes.

Overview ‎of‏ ‎QEMU

📌QEMU ‎stands‏ ‎for‏ ‎«Quick ‎EMUlator»‏ ‎and ‎is ‎utilized ‎to ‎emulate‏ ‎various ‎hardware‏ ‎architectures,‏ ‎making ‎it ‎a‏ ‎valuable ‎tool‏ ‎for ‎security ‎researchers ‎who‏ ‎need‏ ‎to ‎test‏ ‎software ‎in‏ ‎a ‎controlled ‎environment ‎without ‎physical‏ ‎hardware.

📌The‏ ‎guide ‎emphasizes‏ ‎the ‎use‏ ‎of ‎Ubuntu ‎18.04 ‎for ‎setting‏ ‎up‏ ‎QEMU‏ ‎due ‎to‏ ‎its ‎ease‏ ‎of ‎managing‏ ‎interfaces‏ ‎on ‎this‏ ‎particular ‎distribution.

Initial ‎Setup ‎and ‎Installation

📌The‏ ‎document ‎outlines‏ ‎the‏ ‎initial ‎steps ‎to‏ ‎install ‎QEMU‏ ‎and ‎its ‎dependencies ‎on‏ ‎Ubuntu‏ ‎18.04, ‎including‏ ‎the ‎installation‏ ‎of ‎libraries ‎and ‎tools ‎necessary‏ ‎for‏ ‎network ‎bridging‏ ‎and ‎debugging‏ ‎with ‎pwndbg.

Firmware ‎Analysis ‎and ‎Preparation

Binwalk‏ ‎is‏ ‎used‏ ‎to ‎analyze‏ ‎and ‎extract‏ ‎the ‎contents‏ ‎of‏ ‎the ‎firmware.‏ ‎The ‎guide ‎details ‎how ‎to‏ ‎use ‎Binwalk‏ ‎to‏ ‎identify ‎and ‎decompress‏ ‎the ‎components‏ ‎of ‎the ‎firmware, ‎focusing‏ ‎on‏ ‎the ‎squashfs‏ ‎file ‎system‏ ‎which ‎is ‎crucial ‎for ‎the‏ ‎emulation‏ ‎process.

Emulation ‎Process

📌Chroot‏ ‎Environment: ‎This‏ ‎involves ‎copying ‎the ‎qemu-mips-static ‎binary‏ ‎to‏ ‎the‏ ‎firmware ‎directory‏ ‎and ‎using‏ ‎chroot ‎to‏ ‎run‏ ‎the ‎firmware’s‏ ‎web ‎server ‎directly.

📌System ‎Mode ‎Emulation:‏ ‎This ‎method‏ ‎uses‏ ‎a ‎script ‎and‏ ‎additional ‎downloads‏ ‎(like ‎vmlinux ‎and ‎a‏ ‎Debian‏ ‎image) ‎to‏ ‎create ‎a‏ ‎more ‎stable ‎and ‎integrated ‎emulation‏ ‎environment.

Debugging‏ ‎and ‎Network‏ ‎Configuration

📌Detailed ‎steps‏ ‎are ‎provided ‎on ‎setting ‎up‏ ‎network‏ ‎bridges‏ ‎and ‎interfaces‏ ‎to ‎allow‏ ‎the ‎emulated‏ ‎firmware‏ ‎to ‎communicate‏ ‎with ‎the ‎host ‎system.

📌The ‎guide‏ ‎also ‎covers‏ ‎the‏ ‎mounting ‎of ‎various‏ ‎directories ‎(/dev,‏ ‎/proc, ‎/sys) ‎to ‎ensure‏ ‎the‏ ‎emulated ‎system‏ ‎has ‎access‏ ‎to ‎necessary ‎resources.

Running ‎and ‎Interacting‏ ‎with‏ ‎the ‎Emulated‏ ‎Firmware

📌Once ‎the‏ ‎setup ‎is ‎complete, ‎the ‎firmware‏ ‎is‏ ‎run,‏ ‎and ‎the‏ ‎user ‎can‏ ‎interact ‎with‏ ‎the‏ ‎emulated ‎web‏ ‎server ‎through ‎a ‎browser. ‎The‏ ‎guide ‎includes‏ ‎troubleshooting‏ ‎tips ‎for ‎common‏ ‎issues ‎like‏ ‎incorrect ‎paths ‎or ‎missing‏ ‎files‏ ‎that ‎might‏ ‎cause ‎the‏ ‎server ‎to ‎fail.

Security ‎Testing ‎and‏ ‎Reverse‏ ‎Engineering

The ‎document‏ ‎concludes ‎with‏ ‎insights ‎into ‎using ‎the ‎emulation‏ ‎setup‏ ‎for‏ ‎security ‎testing‏ ‎and ‎reverse‏ ‎engineering. ‎It‏ ‎mentions‏ ‎tools ‎like‏ ‎Burp ‎Suite ‎for ‎capturing ‎web‏ ‎requests ‎and‏ ‎Ghidra‏ ‎for ‎analyzing ‎binaries.

Practical‏ ‎Demonstration

📌A ‎practical‏ ‎demonstration ‎of ‎finding ‎and‏ ‎exploiting‏ ‎a ‎command‏ ‎injection ‎vulnerability‏ ‎in ‎the ‎emulated ‎firmware ‎is‏ ‎provided,‏ ‎showcasing ‎how‏ ‎QEMU ‎can‏ ‎be ‎used ‎to ‎test ‎and‏ ‎develop‏ ‎proofs‏ ‎of ‎concept‏ ‎for ‎security‏ ‎vulnerabilities.

The GitHub ‎repository‏ ‎for ‎Genzai, developed ‎by ‎umair9747, ‎is‏ ‎focused ‎on‏ ‎enhancing‏ ‎IoT ‎security ‎by‏ ‎identifying ‎IoT-related‏ ‎dashboards ‎and ‎scanning ‎them‏ ‎for‏ ‎default ‎passwords‏ ‎and ‎vulnerabilities.

📌Purpose‏ ‎and ‎Functionality: ‎Genzai ‎is ‎designed‏ ‎to‏ ‎improve ‎the‏ ‎security ‎of‏ ‎IoT ‎devices ‎by ‎identifying ‎IoT‏ ‎dashboards‏ ‎accessible‏ ‎over ‎the‏ ‎internet ‎and‏ ‎scanning ‎them‏ ‎for‏ ‎common ‎vulnerabilities‏ ‎and ‎default ‎passwords ‎(e.g., ‎admin:‏ ‎admin). ‎This‏ ‎is‏ ‎particularly ‎useful ‎for‏ ‎securing ‎admin‏ ‎panels ‎of ‎home ‎automation‏ ‎devices‏ ‎and ‎other‏ ‎IoT ‎products.

📌Fingerprinting‏ ‎and ‎Scanning ‎Process: The ‎toolkit ‎fingerprints‏ ‎IoT‏ ‎products ‎using‏ ‎a ‎set‏ ‎of ‎signatures ‎from ‎signatures.json. ‎After‏ ‎identifying‏ ‎the‏ ‎product, ‎it‏ ‎utilizes ‎templates‏ ‎stored ‎in‏ ‎its‏ ‎databases ‎(vendor-logins.json‏ ‎and ‎vendor-vulns.json) ‎to ‎scan ‎for‏ ‎vendor-specific ‎default‏ ‎passwords‏ ‎and ‎potential ‎vulnerabilities.

📌Supported‏ ‎Devices ‎and‏ ‎Features: As ‎of ‎the ‎last‏ ‎update,‏ ‎Genzai ‎supports‏ ‎fingerprinting ‎over‏ ‎20 ‎different ‎IoT-based ‎dashboards. ‎It‏ ‎also‏ ‎includes ‎templates‏ ‎to ‎check‏ ‎for ‎default ‎password ‎issues ‎across‏ ‎these‏ ‎dashboards.‏ ‎Additionally, ‎there‏ ‎are ‎10‏ ‎vulnerability ‎templates‏ ‎available,‏ ‎with ‎plans‏ ‎to ‎expand ‎this ‎number ‎in‏ ‎future ‎updates.‏ ‎Some‏ ‎of ‎the ‎IoT‏ ‎devices ‎that‏ ‎can ‎be ‎scanned ‎include‏ ‎wireless‏ ‎routers, ‎surveillance‏ ‎cameras, ‎human-machine‏ ‎interfaces ‎(HMI), ‎smart ‎power ‎controls,‏ ‎building‏ ‎access ‎control‏ ‎systems, ‎climate‏ ‎controls, ‎industrial ‎automation ‎systems, ‎home‏ ‎automation‏ ‎systems,‏ ‎and ‎water‏ ‎treatment ‎systems.

📌Updates‏ ‎and ‎Contact‏ ‎Information:‏ ‎The ‎repository‏ ‎indicates ‎that ‎Genzai ‎is ‎an‏ ‎actively ‎maintained‏ ‎project,‏ ‎with ‎plans ‎for‏ ‎adding ‎more‏ ‎vulnerability ‎templates ‎in ‎the‏ ‎coming‏ ‎updates.

Репозиторий ‎Genzai‏ ‎на ‎GitHub, разработанный ‎umair9747, ‎направлен ‎на‏ ‎повышение ‎безопасности‏ ‎Интернета‏ ‎вещей ‎путем ‎выявления‏ ‎связанных ‎с‏ ‎IoT ‎информационных ‎панелей ‎и‏ ‎сканирования‏ ‎их ‎на‏ ‎наличие ‎паролей‏ ‎по ‎умолчанию ‎и ‎уязвимостей.

📌Назначение ‎и‏ ‎функциональность: Genzai‏ ‎предназначен ‎для‏ ‎повышения ‎безопасности‏ ‎устройств ‎Интернета ‎вещей ‎путем ‎идентификации‏ ‎информационных‏ ‎панелей‏ ‎Интернета ‎вещей,‏ ‎доступных ‎через‏ ‎Интернет, ‎и‏ ‎сканирования‏ ‎их ‎на‏ ‎наличие ‎распространенных ‎уязвимостей ‎и ‎паролей‏ ‎по ‎умолчанию‏ ‎(например,‏ ‎admin: ‎admin). ‎Это‏ ‎особенно ‎полезно‏ ‎для ‎защиты ‎административных ‎панелей‏ ‎устройств‏ ‎домашней ‎автоматизации‏ ‎и ‎других‏ ‎продуктов ‎Интернета ‎вещей.

📌Fingerprint ‎и ‎сканирование:‏ ‎инструментарий‏ ‎делает ‎fingerprint‏ ‎с ‎продуктов‏ ‎Интернета ‎вещей, ‎используя ‎набор ‎подписей‏ ‎из‏ ‎файла‏ ‎signatures.json. ‎После‏ ‎идентификации ‎продукта‏ ‎он ‎использует‏ ‎шаблоны,‏ ‎хранящиеся ‎в‏ ‎его ‎базах ‎данных ‎(vendor-logins.json ‎and‏ ‎vendor-vulns.json) ‎для‏ ‎поиска‏ ‎паролей ‎по ‎умолчанию‏ ‎для ‎конкретного‏ ‎поставщика ‎и ‎потенциальных ‎уязвимостей.

📌Поддерживаемые‏ ‎устройства‏ ‎и ‎функции: По‏ ‎состоянию ‎на‏ ‎последнее ‎обновление, ‎Genzai ‎поддерживает ‎снятие‏ ‎отпечатков‏ ‎пальцев ‎с‏ ‎более ‎чем‏ ‎20 ‎различных ‎информационных ‎панелей ‎на‏ ‎базе‏ ‎Интернета‏ ‎вещей. ‎В‏ ‎него ‎также‏ ‎включены ‎шаблоны‏ ‎для‏ ‎проверки ‎на‏ ‎наличие ‎проблем ‎с ‎паролями ‎по‏ ‎умолчанию ‎в‏ ‎этих‏ ‎информационных ‎панелях. ‎Кроме‏ ‎того, ‎доступно‏ ‎10 ‎шаблонов ‎уязвимостей, ‎и‏ ‎в‏ ‎будущих ‎обновлениях‏ ‎планируется ‎расширить‏ ‎это ‎число. ‎Некоторые ‎из ‎устройств‏ ‎Интернета‏ ‎вещей, ‎которые‏ ‎можно ‎сканировать,‏ ‎включают ‎беспроводные ‎маршрутизаторы, ‎камеры ‎наблюдения,‏ ‎человеко-машинные‏ ‎интерфейсы‏ ‎(HMI), ‎интеллектуальные‏ ‎системы ‎управления‏ ‎питанием, ‎системы‏ ‎контроля‏ ‎доступа ‎в‏ ‎здания, ‎климат-контроль, ‎системы ‎промышленной ‎автоматизации,‏ ‎домашней ‎автоматизации‏ ‎и‏ ‎системы ‎очистки ‎воды.

📌Обновления‏ ‎и ‎контактная‏ ‎информация: В ‎репозитории ‎указано, ‎что‏ ‎Genzai‏ ‎является ‎активно‏ ‎поддерживаемым ‎проектом,‏ ‎в ‎ближайшие ‎обновления ‎планируется ‎добавить‏ ‎больше‏ ‎шаблонов ‎уязвимостей.

The ‎article‏ ‎«Expert ‎Insights ‎on ‎IoT ‎Security‏ ‎Challenges ‎in‏ ‎2024» delves‏ ‎into ‎the ‎evolving‏ ‎landscape ‎of‏ ‎Internet ‎of ‎Things ‎(IoT)‏ ‎security‏ ‎as ‎the‏ ‎technology ‎continues‏ ‎to ‎integrate ‎into ‎various ‎aspects‏ ‎of‏ ‎business ‎and‏ ‎consumer ‎life.‏ ‎The ‎article ‎from ‎Security ‎Boulevard‏ ‎highlights‏ ‎the‏ ‎critical ‎security‏ ‎challenges ‎facing‏ ‎the ‎IoT‏ ‎landscape‏ ‎in ‎2024,‏ ‎emphasizing ‎the ‎need ‎for ‎vigilant‏ ‎monitoring, ‎robust‏ ‎security‏ ‎measures, ‎and ‎regulatory‏ ‎compliance ‎to‏ ‎mitigate ‎risks ‎associated ‎with‏ ‎the‏ ‎expanding ‎use‏ ‎of ‎IoT‏ ‎devices ‎in ‎various ‎sectors.

Here ‎are‏ ‎the‏ ‎key ‎points:

📌Market‏ ‎Growth ‎and‏ ‎Dependence ‎on ‎IoT: The ‎global ‎IoT‏ ‎market‏ ‎is‏ ‎projected ‎to‏ ‎be ‎worth‏ ‎$1.1 ‎trillion‏ ‎in‏ ‎2024, ‎with‏ ‎a ‎compound ‎annual ‎growth ‎rate‏ ‎(CAGR) ‎of‏ ‎13%.‏ ‎Enterprise ‎IoT ‎accounts‏ ‎for ‎over‏ ‎75% ‎of ‎the ‎total‏ ‎revenue,‏ ‎highlighting ‎the‏ ‎significant ‎reliance‏ ‎of ‎businesses ‎on ‎IoT ‎systems‏ ‎for‏ ‎operations.

📌Security ‎Risks‏ ‎from ‎Overdependence: The‏ ‎increasing ‎reliance ‎on ‎IoT ‎systems‏ ‎introduces‏ ‎several‏ ‎security ‎risks.‏ ‎Businesses ‎may‏ ‎overlook ‎warning‏ ‎signs‏ ‎of ‎cyberattacks‏ ‎due ‎to ‎the ‎autonomous ‎nature‏ ‎of ‎IoT‏ ‎systems.

📌Common‏ ‎IoT ‎Security ‎Challenges‏ ‎in ‎2024:

➡️➡️Attack‏ ‎Surface ‎Expansion: The ‎interconnected ‎nature‏ ‎of‏ ‎IoT ‎systems‏ ‎creates ‎multiple‏ ‎entry ‎points ‎for ‎cybercriminals, ‎making‏ ‎it‏ ‎challenging ‎to‏ ‎monitor ‎and‏ ‎secure ‎these ‎systems ‎effectively.

➡️➡️Public ‎Network‏ ‎Risks: Employees‏ ‎are‏ ‎advised ‎against‏ ‎connecting ‎work‏ ‎devices ‎to‏ ‎unsafe‏ ‎public ‎networks‏ ‎to ‎mitigate ‎security ‎risks.

📌Addressing ‎IoT‏ ‎Security ‎Challenges:

➡️➡️A‏ ‎startling‏ ‎statistic ‎reveals ‎that‏ ‎only ‎4%‏ ‎of ‎companies ‎feel ‎confident‏ ‎about‏ ‎their ‎security,‏ ‎with ‎less‏ ‎than ‎5% ‎believing ‎their ‎connected‏ ‎devices‏ ‎are ‎protected‏ ‎against ‎cyberattacks.

➡️➡️Cyberattacks‏ ‎occur ‎every ‎39 ‎seconds, ‎emphasizing‏ ‎the‏ ‎need‏ ‎for ‎robust‏ ‎security ‎measures.

➡️➡️Key‏ ‎steps ‎for‏ ‎addressing‏ ‎IoT ‎security‏ ‎challenges ‎include ‎monitoring ‎for ‎vulnerabilities,‏ ‎ensuring ‎secure‏ ‎connections,‏ ‎and ‎implementing ‎regular‏ ‎updates ‎and‏ ‎patches.

📌Regulatory ‎Landscape: The ‎article ‎also‏ ‎touches‏ ‎on ‎the‏ ‎evolving ‎regulatory‏ ‎landscape ‎surrounding ‎IoT ‎cybersecurity, ‎with‏ ‎significant‏ ‎advancements ‎in‏ ‎laws ‎and‏ ‎regulations ‎in ‎the ‎EU, ‎the‏ ‎US,‏ ‎and‏ ‎the ‎UK‏ ‎aimed ‎at‏ ‎making ‎connected‏ ‎devices‏ ‎more ‎resilient‏ ‎against ‎cyber ‎threats ‎and ‎safeguarding‏ ‎personal ‎information‏ ‎privacy.

📌Financial‏ ‎Implications ‎and ‎Risk‏ ‎Management: The ‎financial‏ ‎implications ‎of ‎IoT ‎threats‏ ‎are‏ ‎significant, ‎urging‏ ‎Chief ‎Information‏ ‎Security ‎Officers ‎(CISOs) ‎to ‎strategize‏ ‎for‏ ‎prevention, ‎including‏ ‎considering ‎the‏ ‎financial ‎impact ‎of ‎these ‎threats‏ ‎and‏ ‎planning‏ ‎accordingly.

📌Nature ‎of‏ ‎IoT ‎Attacks: IoT‏ ‎devices, ‎due‏ ‎to‏ ‎often ‎weaker‏ ‎security ‎measures, ‎are ‎prime ‎targets‏ ‎for ‎cybercriminals.‏ ‎The‏ ‎article ‎predicts ‎a‏ ‎diverse ‎array‏ ‎of ‎IoT ‎threats, ‎including‏ ‎malware,‏ ‎DDoS ‎attacks,‏ ‎and ‎AI-empowered‏ ‎threats ‎that ‎could ‎self-adapt ‎and‏ ‎propagate‏ ‎across ‎networks.

📌Trends‏ ‎and ‎Numbers: The‏ ‎IoT ‎security ‎market ‎is ‎expected‏ ‎to‏ ‎see‏ ‎significant ‎growth,‏ ‎from ‎$3.35‏ ‎billion ‎in‏ ‎2022‏ ‎to ‎$13.36‏ ‎billion ‎in ‎2028, ‎indicating ‎a‏ ‎growing ‎focus‏ ‎on‏ ‎cybersecurity ‎within ‎the‏ ‎IoT ‎domain