logo
Snarky Security  Trust No One, Especially Not Us… Because We Know That Nothing Is Truly Secure
О проекте Просмотр Уровни подписки Фильтры Обновления проекта Контакты Поделиться Метки
Все проекты
О проекте
Reading about IT and InfoSecurity press, watching videos and following news channels can be a rather toxic activity and bad idea, as it involves discarding the important information from a wide array of all the advertising, company PR, and news article.

Given that my readers, in the absence of sufficient time, have expressed a desire to «be more informed on various IT topics», I’m proposing a project that will do both short-term and long-term analysis, reviews, and interpretations of the flow of information I come across.

Here’s what’s going to happen:
— Obtaining hard-to-come-by facts and content
— Making notes on topics and trends that are not widely reflected in public information field

📌Not sure what level is suitable for you? Check this explanation https://sponsr.ru/snarky_security/55292/Paid_level_explained/

All places to read, listen to, and watch content.
➡️Text and other media: TG, Boosty, Teletype.in, VK, X.com
➡️Audio: Mave, you find here other podcast services, e.g. Youtube Podcasts, Spotify, Apple or Amazon
➡️Video: Youtube

The main categories of materials — use tags:
📌news
📌digest

QA — directly or via email snarky_qa@outlook.com
Публикации, доступные бесплатно
Уровни подписки
Единоразовый платёж

Your donation fuels our mission to provide cutting-edge cybersecurity research, in-depth tutorials, and expert insights. Support our work today to empower the community with even more valuable content.

*no refund, no paid content

Помочь проекту
Promo 750₽ месяц
Доступны сообщения

For a limited time, we're offering our Level "Regular" subscription at an unbeatable price—50% off!

Dive into the latest trends and updates in the cybersecurity world with our in-depth articles and expert insights

Offer valid until the end of this month.

Оформить подписку
Regular Reader 1 500₽ месяц 16 200₽ год
(-10%)
При подписке на год для вас действует 10% скидка. 10% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Snarky Security
Доступны сообщения

Ideal for regular readers who are interested in staying informed about the latest trends and updates in the cybersecurity world.

Оформить подписку
Pro Reader 3 000₽ месяц 30 600₽ год
(-15%)
При подписке на год для вас действует 15% скидка. 15% основная скидка и 0% доп. скидка за ваш уровень на проекте Snarky Security
Доступны сообщения

Designed for IT professionals, cybersecurity experts, and enthusiasts who seek deeper insights and more comprehensive resources. + Q&A

Оформить подписку
Фильтры
Обновления проекта
Поделиться
Метки
snarkysecurity 156 snarkysecuritypdf 59 news 51 keypoints 41 ai 22 research 22 Cyber Insurance 20 Cyber Insurance Market 19 cybersecurity 16 unpacking 12 AGI 11 Nakasone 11 risk management 11 CTEM 10 nsa 10 OpenAi 10 usa 9 cyber operations 8 discovery 8 EM (Exposure Management) 8 prioritization 8 threat management 8 validation 8 Marine Security 7 Maritime security 7 announcement 6 china 6 Cyber Defense Doctrine 6 cyberbiosecurity 6 Digest 6 Espionage 6 Maritime 6 Monthly Digest 6 biosecurity 5 biotech 5 biotechnology 5 Bioweapon 5 marine 5 patent 5 phishing 5 Russia 5 bio 4 cyber security 4 dgap 4 medical security 4 risks 4 sanctions 4 security 4 content 3 cyber attack 3 data leakage 3 Israel 3 medical communication 3 osint 3 video 3 badges 2 cfr 2 console architecture 2 cyber threat 2 cyberops 2 data breach 2 data theft 2 DICOM 2 EU 2 europol 2 fake news 2 funding 2 Healthcare 2 ICS 2 intelbroker 2 leads 2 malware 2 marketing 2 marketing strategy 2 medicine 2 Microsoft 2 military 2 ML 2 offensive 2 sabotage 2 submarine 2 surveillance 2 tech 2 tracking 2 U.S. Air Force 2 united kingdom 2 vulnerabilities 2 Academic Plagiarism 1 AI Plagiarism 1 Air-Gapped Systems 1 aircraft 1 Amazon 1 amazon web services 1 Antarctica 1 antartica 1 APAC 1 APT29 1 APT42 1 ArcaneDoor 1 Ascension 1 astra 1 astra linux 1 AT&T 1 auto 1 aviation industry 1 aws 1 BeiDou 1 blockchain 1 Boeing 1 books 1 bot 1 broker 1 cable 1 Catholic 1 cisa 1 CISO 1 CISOStressFest 1 compliance 1 content category 1 Continuous Management 1 Copy-Paste Culture 1 criminal charges 1 cuba 1 Cuttlefish 1 cyber 1 Cybercrime 1 CyberDome 1 CybersecurityPressure 1 cybsafe 1 Czech Republic 1 DASF 1 Databricks AI Security Framework 1 defense 1 deferred prosecution agreement 1 dell 1 democracy 1 digital solidarity 1 diplomacy 1 Discord 1 ebike 1 ecosystem 1 end-to-end AI 1 EUelections2024 1 fake 1 fbi 1 fiscal year 1 Framework 1 FTC 1 game console 1 Games 1 GCJ-02 1 gemini 1 Gemma 1 Generative 1 germany 1 global times 1 GLONASS 1 Google 1 google news 1 Government 1 GPS 1 great powers 1 guide 1 hackaton 1 Handala 1 Human Centric Security 1 HumanErrorFTW 1 humanoid robot 1 ICC 1 IIoT 1 incident response 1 Inclusive 1 india 1 indonesia 1 InformationManipulation 1 insurance 1 intelbro 1 Intelligence 1 IoMT 1 IoT 1 iran 1 Iron Dome 1 jamming 1 korea 1 law enforcement 1 lea 1 legal issues 1 LiabilityNightmares 1 Llama 1 LLM 1 LLMs 1 LNG 1 marin 1 market 1 mass 1 message queue 1 military aviation 1 ModelBest 1 Mossad 1 mq broker 1 MTAC 1 National Vulnerability Database 1 NavIC 1 Navigation 1 nes 1 nozomi 1 nsm22 1 nvd 1 NVidia 1 ofac 1 oil 1 Olympics 1 paid content 1 Palestine 1 paris 1 Plagiarism Scandals 1 PlayStation 1 playstation 2 1 playstation 3 1 podcast 1 police 1 PressReleaseDiplomacy 1 ps2 1 ps3 1 radar systems 1 railway 1 Ransomware 1 regulatory 1 Risk-Based Approach 1 rodrigo copetti 1 Russian 1 safety oversight 1 scam 1 semiconductors 1 ShinBet 1 snes 1 Social Engineering: 1 social network 1 spy 1 spyware 1 Stanford 1 surv 1 T-Mobile 1 te 1 technology 1 Tensor 1 Threat 1 Threat Exposure Management 1 Typosquatting 1 uae 1 UK 1 UNC1549 1 UnitedHealth Group 1 us 1 US11483343B2 1 US11496512B2 1 US11611582B2 1 US20220232015A1 1 US9071600B2 1 Verizon 1 VK 1 Vulnerability Management 1 water sector 1 webex 1 Westchester 1 Whatsapp 1 women 1 xbox 1 xbox 360 1 xbox original 1 xz 1 zcaler 1 сybersecurity 1 Больше тегов
Читать: 3+ мин
logo Snarky Security

Expert Insights on IoT Security Challenges in 2024

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

Читать: 4+ мин
logo Overkill Security

Hacking the Hippocratic Oath. Forensic Fun with Medical IoT

Читать: 3+ мин
logo Overkill Security

Hacking the Hippocratic Oath. Forensic Fun with Medical IoT [announcement]

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.


Читать: 4+ мин
logo Хроники кибер-безопасника

Взлом клятвы Гиппократа. Криминалистическая забава с медицинским Интернетом вещей

Читать: 3+ мин
logo Хроники кибер-безопасника

Взлом клятвы Гиппократа. Криминалистическая забава с медицинским Интернетом вещей. Анонс

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.


Читать: 8+ мин
logo Overkill Security

Leveraging Energy Consumption Patterns for Cyberattack Detection in IoT Systems

Читать: 6+ мин
logo Overkill Security

Leveraging Energy Consumption Patterns for Cyberattack Detection in IoT Systems [announcement]

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.


Читать: 8+ мин
logo Хроники кибер-безопасника

Использование моделей энергопотребления для обнаружения кибератак в системах Интернета вещей

Читать: 8+ мин
logo Хроники кибер-безопасника

Использование моделей энергопотребления для обнаружения кибератак в системах Интернета вещей. Анонс

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.

Читать: 6+ мин
logo Хроники кибер-безопасника

MediHunt

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



Читать: 6+ мин
logo Overkill Security

MediHunt

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



Читать: 3+ мин
logo Хроники кибер-безопасника

QEMU для эмуляции IoT прошивок

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.

Читать: 2+ мин
logo Overkill Security

QEMU to emulate IoT firmware

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.

Читать: 1+ мин
logo Overkill Security

Genzai. The IoT Security Toolkit

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.

Читать: 2+ мин
logo Хроники кибер-безопасника

Genzai — IoT инструментарий

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.

Читать: 3+ мин
logo Ирония безопасности

Экспертные оценки проблем безопасности Интернета вещей в 2024 году

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.

Обновления проекта

Метки

snarkysecurity 156 snarkysecuritypdf 59 news 51 keypoints 41 ai 22 research 22 Cyber Insurance 20 Cyber Insurance Market 19 cybersecurity 16 unpacking 12 AGI 11 Nakasone 11 risk management 11 CTEM 10 nsa 10 OpenAi 10 usa 9 cyber operations 8 discovery 8 EM (Exposure Management) 8 prioritization 8 threat management 8 validation 8 Marine Security 7 Maritime security 7 announcement 6 china 6 Cyber Defense Doctrine 6 cyberbiosecurity 6 Digest 6 Espionage 6 Maritime 6 Monthly Digest 6 biosecurity 5 biotech 5 biotechnology 5 Bioweapon 5 marine 5 patent 5 phishing 5 Russia 5 bio 4 cyber security 4 dgap 4 medical security 4 risks 4 sanctions 4 security 4 content 3 cyber attack 3 data leakage 3 Israel 3 medical communication 3 osint 3 video 3 badges 2 cfr 2 console architecture 2 cyber threat 2 cyberops 2 data breach 2 data theft 2 DICOM 2 EU 2 europol 2 fake news 2 funding 2 Healthcare 2 ICS 2 intelbroker 2 leads 2 malware 2 marketing 2 marketing strategy 2 medicine 2 Microsoft 2 military 2 ML 2 offensive 2 sabotage 2 submarine 2 surveillance 2 tech 2 tracking 2 U.S. Air Force 2 united kingdom 2 vulnerabilities 2 Academic Plagiarism 1 AI Plagiarism 1 Air-Gapped Systems 1 aircraft 1 Amazon 1 amazon web services 1 Antarctica 1 antartica 1 APAC 1 APT29 1 APT42 1 ArcaneDoor 1 Ascension 1 astra 1 astra linux 1 AT&T 1 auto 1 aviation industry 1 aws 1 BeiDou 1 blockchain 1 Boeing 1 books 1 bot 1 broker 1 cable 1 Catholic 1 cisa 1 CISO 1 CISOStressFest 1 compliance 1 content category 1 Continuous Management 1 Copy-Paste Culture 1 criminal charges 1 cuba 1 Cuttlefish 1 cyber 1 Cybercrime 1 CyberDome 1 CybersecurityPressure 1 cybsafe 1 Czech Republic 1 DASF 1 Databricks AI Security Framework 1 defense 1 deferred prosecution agreement 1 dell 1 democracy 1 digital solidarity 1 diplomacy 1 Discord 1 ebike 1 ecosystem 1 end-to-end AI 1 EUelections2024 1 fake 1 fbi 1 fiscal year 1 Framework 1 FTC 1 game console 1 Games 1 GCJ-02 1 gemini 1 Gemma 1 Generative 1 germany 1 global times 1 GLONASS 1 Google 1 google news 1 Government 1 GPS 1 great powers 1 guide 1 hackaton 1 Handala 1 Human Centric Security 1 HumanErrorFTW 1 humanoid robot 1 ICC 1 IIoT 1 incident response 1 Inclusive 1 india 1 indonesia 1 InformationManipulation 1 insurance 1 intelbro 1 Intelligence 1 IoMT 1 IoT 1 iran 1 Iron Dome 1 jamming 1 korea 1 law enforcement 1 lea 1 legal issues 1 LiabilityNightmares 1 Llama 1 LLM 1 LLMs 1 LNG 1 marin 1 market 1 mass 1 message queue 1 military aviation 1 ModelBest 1 Mossad 1 mq broker 1 MTAC 1 National Vulnerability Database 1 NavIC 1 Navigation 1 nes 1 nozomi 1 nsm22 1 nvd 1 NVidia 1 ofac 1 oil 1 Olympics 1 paid content 1 Palestine 1 paris 1 Plagiarism Scandals 1 PlayStation 1 playstation 2 1 playstation 3 1 podcast 1 police 1 PressReleaseDiplomacy 1 ps2 1 ps3 1 radar systems 1 railway 1 Ransomware 1 regulatory 1 Risk-Based Approach 1 rodrigo copetti 1 Russian 1 safety oversight 1 scam 1 semiconductors 1 ShinBet 1 snes 1 Social Engineering: 1 social network 1 spy 1 spyware 1 Stanford 1 surv 1 T-Mobile 1 te 1 technology 1 Tensor 1 Threat 1 Threat Exposure Management 1 Typosquatting 1 uae 1 UK 1 UNC1549 1 UnitedHealth Group 1 us 1 US11483343B2 1 US11496512B2 1 US11611582B2 1 US20220232015A1 1 US9071600B2 1 Verizon 1 VK 1 Vulnerability Management 1 water sector 1 webex 1 Westchester 1 Whatsapp 1 women 1 xbox 1 xbox 360 1 xbox original 1 xz 1 zcaler 1 сybersecurity 1 Больше тегов

Фильтры

Подарить подписку

Будет создан код, который позволит адресату получить бесплатный для него доступ на определённый уровень подписки.

Оплата за этого пользователя будет списываться с вашей карты вплоть до отмены подписки. Код может быть показан на экране или отправлен по почте вместе с инструкцией.

Будет создан код, который позволит адресату получить сумму на баланс.

Разово будет списана указанная сумма и зачислена на баланс пользователя, воспользовавшегося данным промокодом.

Добавить карту
0/2048