Автоматизированные автомойки могут причинить физический вред людям

Автоматизированные автомойки могут причинить физический вред людям

Автоматизированные автомойки могут причинить физический вред людям

Основатель ИБ-компании Whitescope Билли Райос (Billy Rios) выступил на конференции Black Hat с интересным докладом, посвященным небезопасности IoT-устройств. Казалось бы, о том, что интернет вещей пора переименовывать в «интернет уязвимых вещей» всем и без того известно.

Достаточно вспомнить взломы автомобилей, вибраторы, с множеством уязвимостей, баги в медицинском оборудовании или недавний взлом казино, осуществленный через «умный» аквариум.

Однако Райос объединил усилия с Джонатаном Баттсом (Jonathan Butts) из компании QED Secure Solutions и рассказал о не совсем обычном хаке: исследователям удалось скомпрометировать полностью автоматизированную бесконтактную автомойку  PDQ LaserWash. По их словам, такой взлом может быть очень опасен и даже способен создать угрозу чужой жизни, пишет xakep.ru.

«Мы уверены, что это первый взлом сетевого устройства, который может заставить устройство напасть на кого-нибудь», — рассказал Райос в беседе с журналистами Vice Motherboard.

Мойки PDQ LaserWash очень популярны в США, так как полностью автоматизированная система не требует постоянного присмотра со стороны оператора. Зачастую такие мойки устанавливают вместе с механизированными дверями, которые можно запрограммировать открываться и закрываться автоматически, а управление процессом мойки автомобиля осуществляет сам водитель, посредством выбора нужных процедур на сенсорном дисплее. Такие системы работают под управлением Windows CE и имеют встроенный веб-сервер, который позволяет настроить систему и следить за ее работой удаленно. И именно в этом кроется проблема.

Райос рассказал журналистам, что начал экспериментировать со взломом моек, после того как услышал от друга об инциденте годичной давности, когда автоматизированная мойка «атаковала» минивен с сидящими внутри людьми из-за неправильно установленных настроек. Тогда водитель предпочел повредить машину и саму мойку, стремясь поскорее уехать от жуткого устройства.

Еще в 2015 году Райос с коллегами представил доклад об уязвимостях моек PDQ на конференции Kaspersky Security Summit. Но до недавнего времени специалистам не удавалось проверить найденные уязвимости на практике. Лишь недавно владельцы автомойки в Вашингтоне согласились сотрудничать с исследователями, если те будут использовать для экспериментов свою машину.

Хотя для доступа к системам PDQ нужны логин и пароль, Райос говорит, что подобрать дефолтные учетные данные не составляет никакого труда. К тому же в процессе аутентификации была обнаружена уязвимость, которая позволяет вообще обойти этот этап.

Далеко не все системы PDQ «смотрят» в онлайн, но с помощью поисковика Shodan специалистам удалось обнаружить более 150 моек. Затем исследователи создали полностью автоматизированный скрипт, который обходит аутентификацию, дожидается, когда в мойку заезжает автомобиль (системы мойки отслеживают такие события), а потом атакует транспортное средство, ударяя его выходной дверью в нужное время. По сути, атакующему лишь нужно знать IP-адрес мойки и запустить вредоносный скрипт. Кроме того, злоумышленник может приказать мойке закрыть одну или обе двери, заблокировав машину внутри.

Хотя инфракрасные датчики должны определять, когда на пути закрывающейся двери есть препятствие, и в таком случае дверь не должна опускаться, исследователи сумели обойти этот запрет. Также им удалось перехватить управление манипуляторами самой мойки, благодаря чему можно заставить механическую «руку», к примеру, поливать автомобиль водой без остановки, мешая запертым внутри людям сбежать. Также, в теории, манипулятор можно заставить стукнуть машину, так как встроенные механизмы безопасности, препятствующие этому, тоже можно обмануть.

«Если вы всецело полагаетесь за защитные механизмы софта, это не сработает, если уже существует эксплоит. Единственное, что может сработать, это аппаратные защитные решения», — говорит Райос.

К сожалению, владельцы автомойки, в которой исследователи проводили свои тесты, не разрешили специалистам опубликовать видео, на котором запечатлен весь процесс взлома системы, хотя все было записано на камеру.

Специалисты уже уведомили о своих находках производителя и Министерство национальной безопасности. Представители PDQ подтвердили, что им известно об уязвимостях, и они уже работают над их устранением.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские SOC усиливают защиту с помощью Security Vision NG SOAR

Рост числа кибератак, усложнение схем атакующих и острая нехватка специалистов по информационной безопасности заставляют организации всё активнее внедрять автоматизированные системы реагирования. Одним из таких решений стала Security Vision NG SOAR — платформа, которая объединяет управление инцидентами, оркестрацию средств защиты и машинное обучение.

По оценкам экспертов, в мире сейчас открыто более 3,5 миллиона вакансий для специалистов по кибербезопасности, и каждая автоматизация в SOC становится реальным спасением.

NG SOAR, сертифицированный всеми регуляторами (ФСТЭК, ФСБ и Минобороны РФ), помогает компаниям выстраивать процессы реагирования с минимальным участием человека, подключая все источники данных и инструменты безопасности в единую экосистему.

Система позволяет работать по стандартным фазам обработки инцидента — от обнаружения и анализа до устранения и восстановления, полностью автоматизируя каждую стадию. Главный элемент продукта — динамические плейбуки, которые подстраиваются под контекст инцидента: тип атаки, используемые техники и доступные средства защиты. Таким образом, система сама формирует сценарий реагирования и предлагает аналитикам оптимальные шаги.

«Мы остановили выбор на Security Vision SOAR, поскольку автоматизация существенно снижает трудозатраты на уведомления и отчётность, а также ускоряет анализ уязвимостей и управление конфигурациями», — рассказал Андрей Нуйкин, начальник отдела обеспечения безопасности информационных систем компании «Евраз».

Security Vision NG SOAR интегрируется с центрами реагирования регуляторов — ГосСОПКА НКЦКИ, FinCERT ЦБ, а также с внешними ИБ-сервисами: песочницами, антивирусами, платформами Threat Intelligence и решениями для управления уязвимостями. Всё это даёт возможность выстраивать полную цепочку реагирования — от обнаружения до отчёта.

В продукт встроены ML-модели, которые анализируют накопленный опыт SOC-команд:

  • определяют вероятность ложноположительных срабатываний (False Positive);
  • находят похожие инциденты и подсказывают, как они решались ранее;
  • дают рекомендации по действиям на разных этапах расследования;
  • отвечают на вопросы аналитиков по документации и базе знаний.

«На базе Security Vision можно реализовать практически любой сценарий реагирования. Подход low-code и встроенные ML-инструменты позволяют быстро адаптировать систему под специфику конкретной инфраструктуры», — отметил Вячеслав Касимов, директор департамента информационной безопасности Московского кредитного банка.

Кроме того, NG SOAR поддерживает визуальные графы связей, интерактивные карты атак и тепловые карты техник MITRE ATT&CK. Это помогает специалистам не только отслеживать ход атаки, но и понимать, какие методы используют злоумышленники, и какие средства защиты оказались наиболее эффективными.

«Мы перезапустили нашу IRP-платформу на базе Security Vision — это позволило кратно ускорить реагирование на инциденты», — поделился опытом Павел Гончаров, заместитель директора по развитию Solar JSOC.

Сегодня решения Security Vision применяются в финансовом секторе, госсекторе и крупных коммерческих SOC. Компании отмечают, что российские разработки этого класса уже достигли уровня зрелости западных аналогов и нередко превосходят их по функциональности и возможностям интеграции.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru