Эксперты нашли способ атаковать АСУ ТП с помощью сканеров штрихкода

Эксперты нашли способ атаковать АСУ ТП с помощью сканеров штрихкода

Эксперты нашли способ атаковать АСУ ТП с помощью сканеров штрихкода

Исследователи из компании IOActive, специализирующейся на кибербезопасности, сообщили о новом способе взлома автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУ ТП) — с помощью сканера штрихкодов.

Ранее специалисты уже демонстрировали удалённое внедрение нажатия клавиш через промышленный сканер штрихкодов. В результате удалось добиться полной компрометации атакуемого тестового компьютера.

Подробно этот метод показан на специальном видеоролике, выложенном на YouTube:

 

Команда IOActive также изучала работу считывателей и пыталась выяснить, как их можно использовать в атаке. Согласно отчёту, в основном оценивалась потенциальная опасность использования систем для обработки багажа в аэропортах.

Однако эксперты подчёркивают, что тот же самый вектор можно задействовать разными способами, в том числе и в атаках на другие секторы.

В ходе тестов сотрудники IOActive изучали продукты немецкой компании SICK, занимающейся разработкой датчиков для приложений автоматизации в промышленном секторе. В частности, речь идёт о сканере штрихкодов SICK CLV65X.

По словам исследователей, основная проблема крылась в отсутствии аутентификации при сканировании штрихкодов. Стоит учитывать, что некоторые из таких кодов могут менять настройки устройства напрямую.

В результате атакующий может создать вредоносный штрихкод, который поменяет конфигурацию уязвимого считывателя. Дальнейший сценарий атаки может развиваться по-разному.

Эксперты IOActive сообщили о своей находке SICK в конце февраля 2020 года. Вендор 31 мая опубликовал сообщение, в котором приводятся несколько советов, помогающих повысить безопасность сканеров.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru