Взлом клятвы Гиппократа. Криминалистическая забава с медицинским Интернетом вещей
«Праздничный промо»
Vkontakte
Twitter
Одноклассники
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.
-------
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.
Использование моделей энергопотребления для обнаружения кибератак в системах Интернета вещей
«Праздничный промо»
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.
-------
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.
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
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.
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.
Hacking the Hippocratic Oath. Forensic Fun with Medical IoT
«Promo»
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.
----
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.
Leveraging Energy Consumption Patterns for Cyberattack Detection in IoT Systems
«Promo»
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.
----
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.
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
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.
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.
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.
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
