Пароли в умных домах пытаются взломать более 300 раз в сутки

Пароли в умных домах пытаются взломать более 300 раз в сутки

Пароли в умных домах пытаются взломать более 300 раз в сутки

Эксперимент, поставленный британской НКО Which? совместно с NCC Group и специалистами «Глобального киберальянса» (Global Cyber Alliance, GCA), показал, что атаки на умные дома могут проводиться с частотой более 12 тыс. раз в неделю. В основном это сканирование на предмет уязвимостей, но нередко за такой разведкой следует попытка взлома пароля, открывающего доступ к IoT-устройству.

Исследователи создали фейковый умный дом, закупив уйму бытовых смарт-приборов — телевизоров, холодильников, чайников, камер видеонаблюдения и т. п. В мае ловушка была подключена к интернету и начала фиксировать попытки атаки.

В первую неделю экспериментаторы насчитали 1017 уникальных проверок защиты на прочность; как минимум 66 из них носили явно враждебный характер. В июне этот поток возрос до 12,8 тыс. атак в неделю; почти в 20% случаев (в числовом выражении 2435) неизвестные пытались авторизоваться на IoT-устройстве путем подбора дефолтных логинов и паролей. Это 14 попыток брутфорса в час и свыше 300 в сутки.

Больше всего попыток взлома пришлось на принтер Epson, но все они оказались провальными: смарт-устройство спас достаточной сильный заводской пароль. Принтер Canon, система безопасности Yale, телевизор Samsung тоже хорошо держали удар, а вот беспроводная камера ieGeek, купленная на сайте Amazon из-за высокого рейтинга, перед хакерскими атаками не устояла. Ее взломали, изменили некоторые настройки и пытались использовать для слежки. После уведомления Amazon сняла эти видеокамеры с продажи.

Примечательно, что источники хакерского трафика располагались в разных регионах. Большинство таких атак исходило из США, Индии, Китая, России и Нидерландов.

 

Не исключено, что часть сканов и попытки взлома осуществлялись автоматизированными средствами. По оценке исследователей, 97% хакерских атак были нацелены на приобщение смарт-устройств к ботнетам на основе модификаций Mirai — такие зловреды для взлома обычно используют брутфорс.

Повысить безопасность умного дома, по мнению Which?, поможет соблюдение нехитрых правил:

  • Всегда заменять дефолтный пароль доступа к смарт-устройству.
  • Включить все средства защиты, перечисленные в инструкции или настройках приложения, а также двухфакторную аутентификацию (при наличии такой опции) для защиты аккаунта.
  • Обязательно устанавливать все обновления безопасности, выпускаемые производителем. 
  • Не забывать о возможности фишинга при получении писем или СМС от незнакомцев.
  • При появлении сомнений в надежной защите смарт-устройства стоит попытаться сдать его обратно и вернуть деньги.

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