PT: владельцы 15% IoT-устройств никогда не меняли дефолтный пароль

PT: владельцы 15% IoT-устройств никогда не меняли дефолтный пароль

PT: владельцы 15% IoT-устройств никогда не меняли дефолтный пароль

Специалисты компаний Positive Technologies и «Лаборатории Касперского» опубликовали отчеты, главной темой которых стала безопасность IoT-устройств. Изыскания обеих компаний наглядно демонстрируют, что безопасность «умных» устройств пока и не думает улучшаться.

К примеру, знания всего пяти простых паролей будет достаточно для взлома 10% всех доступных в онлайне IoT-девайсов.

Исследователи Positive Technologies пишут, что владельцы примерно 15% устройств никогда не меняли логин и пароль по умолчанию, которые присвоены гаджету «из коробки». Именно эта особенность помогает авторам малвари (к примеру, Mirai или BrickerBot) с такой легкостью взламывать устройства, обращая их в очередной «винтик», в составе очередного ботнета, пишет xakep.ru.

 
 

Просканировав интернет, специалисты пришли к неутешительному выводу: зная всего пять комбинаций логина и пароля можно взломать множество камер, DVR-систем, роутеров, стиральных машин и так далее. Это комбинации:

  • support/support;
  • admin/admin;
  • admin/0000;
  • user/user;
  • root/12345.

Данный список можно расширить и другими «популярными» учетными данными по умолчанию, как и поступили разработчики Mirai. Напомню, что в коде малвари закодированы 62 комбинации логинов и паролей, и этот список используют и активно дополняют все известные на сегодня IoT-вредоносы.

Исследование, представленное «Лабораторией Касперского», перекликается с отчетом Positive Technologies. Специалисты пишут, что количество «умных» и потенциально уязвимых устройств продолжает расти, и пропорционально этому росту увеличивается интерес злоумышленников к данной области. Так, по данным на май 2017 года в коллекции «Лаборатории Касперского» находилось несколько тысяч различных образцов вредоносного ПО для «умных» устройств, причем около половины из них были добавлены в 2017 году.

 

 

Одной из основных проблем интернета вещей является не только халатное отношение пользователей к собственной безопасности, но и тот факт, что производители тоже мало тревожатся о защите своих устройств и их будущих владельцев. В лучшем случае, производители выпускают обновления ПО для своих устройств с опозданием (по данным Positive Technologies, в среднем девайсы остаются уязвимыми 3-4 года) . В худшем и наиболее частом случае — прошивка не обновляется вовсе. Во многих устройствах попросту не предусмотрена возможность установки обновлений.

Еще одной проблемой можно назвать сервисы, подобные Shodan, Censys и ZoomEye, с помощью которых злоумышленники с легкостью обнаруживают все новые уязвимые устройства. Так, при помощи Shodan исследователи Positive Technologies идентифицировали миллионы уязвимых роутеров и обнаружили множество открытых портов (см. ниже).

 

 

 

Эксперты «Лаборатории Касперского» также отмечают, что значительная часть «умных» устройств «светит» наружу портами Telnet и SSH. Когда исследователи настроили несколько ловушек, которые имитировали различные устройства под управлением ОС Linux, за сутки было зарегистрировано несколько десятков тысяч обращений с уникальных IP-адресов.  В большинстве зарегистрированных случаев использовался протокол telnet (85%), остальная часть пришлась на долю SSH (15%).

В атаках на ханипоты участвовали самые разные устройства: более 63% удалось определить, как DVR-сервисы или IP-камеры, еще около 20% — как различные сетевые устройства, маршрутизаторы практически всех основных производителей. 1% пришелся на Wi-Fi-репитеры и прочее сетевое оборудование, TV-приставки, IP-телефонию, выходные ноды Tor, принтеры, устройства «умного дома». Еще около 20% устройств однозначно опознать не удалось.

 

Специалисты обеих компаний в очередной раз рекомендует менять пароли по умолчанию, своевременно обновлять ПО (если такая возможность есть),а также отключать неиспользуемые порты и сервисы (Telnet, SSH, FTP и так далее).

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru