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      基于Shodan和CVE數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備安全問題研究

      2020-11-10 11:21陳文文陳亭宇
      中阿科技論壇(中英阿文) 2020年8期
      關(guān)鍵詞:漏洞物聯(lián)網(wǎng)

      陳文文 陳亭宇

      摘要:在互聯(lián)網(wǎng)中,黑客往往是通過各種滲透工具發(fā)起DDoSs之類的攻擊,這給許多行業(yè)造成了安全問題,更有甚者會造成國家或者企業(yè)的重大損失。本文選擇路由器、樓宇管理系統(tǒng)(BMS)、打印機和網(wǎng)絡(luò)攝像頭等4個常用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備種類,對其安全問題進行了分析。

      關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng);漏洞;暴露程度

      中圖分類號:TP274.2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

      物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是一種全球性的基于互聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu),它的出現(xiàn)對人們的日常生活產(chǎn)生了巨大影響,并為大量用戶帶來了便利。然而,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的廣泛存在帶來便利的同時,也給個人和世界范圍內(nèi)的企業(yè)和政府帶來了挑戰(zhàn),是對抵御能力、數(shù)據(jù)身份驗證、訪問控制、客戶端隱私等的升級考驗。投入被使用的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,其漏洞一旦暴露出來,入侵者會立即利用這些漏洞來牟利。滲透往往是尋求發(fā)現(xiàn)具有這些漏洞的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的第一步,而物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備信息搜索引擎恰恰是一種很適合新手的強大滲透工具。在此類引擎中可以輕松地獲取物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的IP地址、常用端口號和詳細(xì)的產(chǎn)品信息。如果將信息搜索引擎和漏洞數(shù)據(jù)庫中的信息結(jié)合起來,這將會成為黑客針對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備并發(fā)起攻擊的高級工具。

      在先前的相關(guān)工作中,科研人員進行了一些研究來分析IoT設(shè)備信息搜索引擎識別不同IoT設(shè)備的能力,如Bodenheim的報告。一些研究集中在搜索引擎中暴露的IoT設(shè)備的簡單漏洞,如默認(rèn)用戶名和密碼。此外,其他研究人員還分析了單個物聯(lián)網(wǎng)類別(如工業(yè)控制系統(tǒng))的脆弱性和在互聯(lián)網(wǎng)的暴露程度。在這個項目中,更大規(guī)模地揭示物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的漏洞和在互聯(lián)網(wǎng)的暴露程度,選擇網(wǎng)絡(luò)攝像頭、打印機、路由器以及樓宇管理系統(tǒng)(BMS)作為4個IoT類別進行調(diào)研分析。

      1 項目流程

      第一階段是對4個選定的物聯(lián)網(wǎng)類別上易受攻擊的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進行初步分析,基于4個選定的IoT類別各種市場報告,筆者收集了每個類別的前列供應(yīng)商。然后,在漏洞數(shù)據(jù)庫NVD中進行了針對每個前列廠商的易受攻擊產(chǎn)品的調(diào)查。在此階段結(jié)束時,有4個類別易受攻擊的產(chǎn)品列表被生成[1]。

      Shodan是針對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的、功能最強大的滲透工具和搜索引擎之一,在這個項目中被選為分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備暴露的工具,也是實現(xiàn)這個項目的第二步。Shodan由John Matherly設(shè)計出來的,負(fù)責(zé)掃描和識別連接到Internet的設(shè)備,端口、IP地址和服務(wù)標(biāo)語等是存儲在其數(shù)據(jù)庫中的每日數(shù)據(jù)。用戶可使用網(wǎng)站或Shodan Application API兩種訪問數(shù)據(jù)的方式,本項目使用API。

      然后,使用在第一階段中獲得的漏洞產(chǎn)品列表從CVE詳細(xì)信息網(wǎng)站中的漏洞數(shù)據(jù)庫中獲取CVE條目。國家漏洞數(shù)據(jù)庫(NVD)作為完善的漏洞數(shù)據(jù)庫之一,是基于CVE的信息構(gòu)建的,因此被用作該項目中的漏洞數(shù)據(jù)庫,通過CVE條目,可以獲得每種IoT類別的漏洞。

      最后,將先前步驟中獲得的所有數(shù)據(jù)進行存儲和整合,以便于進一步地分析。

      2 項目實施

      2.1 初步調(diào)研

      根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司(IDC)2017年關(guān)于2016年全球以太網(wǎng)交換機和路由器市場的報告,思科、Arista網(wǎng)絡(luò)和華為是位于前列的供應(yīng)商,在各種路由器中快速發(fā)展的無線路由器占據(jù)著重要位置。Mordor Intelligence的調(diào)查顯示,D-link、Netgear和TP-link是2016年無線路由器市場的主要參與者。因此,這些制造商被選為該項目中的代表性路由器供應(yīng)商,對漏洞產(chǎn)品進行進一步地調(diào)研,找到85種產(chǎn)品。Technavio公司的市場報告顯示,思科、霍尼韋爾、江森自控、施耐德電氣和聯(lián)合技術(shù)是2016年主要的BMS供應(yīng)商。根據(jù)Market Insider的報告,西門子也是BMS市場的領(lǐng)先供應(yīng)商,進一步地調(diào)查揭示了對應(yīng)這些供應(yīng)商的32種易受攻擊的產(chǎn)品。

      IDC在2016年有關(guān)全球硬拷貝外設(shè)的報告中對此進行了說明,惠普公司、佳能、brother和三星是2015年至2016年位于前列的打印機制造商。根據(jù)Statista和Gartner的說法,愛普生和理光在2015年也是全球主要的打印機供應(yīng)商。最后,調(diào)查發(fā)現(xiàn)了對應(yīng)這些供應(yīng)商的66種易受攻擊的產(chǎn)品。根據(jù)2017年Technavio網(wǎng)絡(luò)攝像機市場報告,Axis和??低暿鞘袌龅念I(lǐng)先者。在靜態(tài)視頻監(jiān)控市場份額報告中顯示,索尼和大華是其他市場的領(lǐng)導(dǎo)者。進一步的調(diào)查表明,兩個網(wǎng)絡(luò)攝像頭軟件供應(yīng)商,webcamXP和Yawcam擁有龐大的客戶群,隨后的調(diào)查找到了這些供應(yīng)商60種易受攻擊的產(chǎn)品[2]。

      2.2 識別目標(biāo)IP地址

      這些易受攻擊的產(chǎn)品加上其相應(yīng)的供應(yīng)商在Shodan搜索引擎中用作查詢的關(guān)鍵字,從而來獲取不同IoT類別的目標(biāo)IP地址。Python API用于將查詢的關(guān)鍵字發(fā)送到Shodan并獲取結(jié)果;MySQL被用于存儲來自CVE Detail的產(chǎn)品列表和從Shodan獲得的數(shù)據(jù)。為了驗證這些IP地址并確保它們是對應(yīng)的IoT類別的地址,而不是顯示這些產(chǎn)品的某些銷售網(wǎng)站或顯示其產(chǎn)品的供應(yīng)商公司網(wǎng)站,此項目使用了Shodan提供的標(biāo)題為product的橫幅屬性以及不同物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備使用的端口作為條件過濾已得到的數(shù)據(jù)。最后,收集IP地址、用于通信的端口以及已通過身份驗證的設(shè)備的位置將被存儲在數(shù)據(jù)庫中。

      2.3 獲取漏洞

      爬取CVE Detail網(wǎng)站獲得的供應(yīng)商ID和易受攻擊產(chǎn)品ID,使用這些ID通過網(wǎng)站提供的REST API獲取漏洞信息,這些信息包括CVE ID、CVE摘要和漏洞類型等。

      2.4 數(shù)據(jù)整合

      將獲得的所有數(shù)據(jù)構(gòu)造出5個表格,包括產(chǎn)品信息、暴露信息(包括IP地址、端口、位置三個表格)和漏洞信息(包括漏洞數(shù)量和類型)。

      3 數(shù)據(jù)分析

      在文中4個表格展示了找到IP的地址數(shù)量、漏洞和不同物聯(lián)網(wǎng)類別的端口使用情況。表1列出了各種IoT類別的IP地址總數(shù)和驗證通過率。由表1可以看出,無論是驗證之前和之后,找到的路由器的IP地址數(shù)量最多,但是路由器IP的驗證通過率為65%,是最低的。它表明Shodan在索引路由器方面具有最佳能力,但與其他IoT類別相比,準(zhǔn)確性最差。發(fā)現(xiàn)的BMS的發(fā)現(xiàn)的IP地址總數(shù)最少,只有39個IP地址,但是驗證通過合格率較最高。由于IP地址數(shù)量很少,因此通過率可能會有偏差,網(wǎng)絡(luò)攝像頭擁有路由器IP地址總數(shù)的一半,經(jīng)過驗證后,網(wǎng)絡(luò)攝像頭的IP地址總數(shù)是2016,具有最高的驗證通過率,收集到的打印機的收集到的IP地址有605個,但每個產(chǎn)品的平均IP地址數(shù)量只有9個。

      在表2中,可以發(fā)現(xiàn)找到4個IoT類別的總漏洞數(shù)量、平均漏洞數(shù)量、漏洞類型數(shù)量和主要漏洞類型。路由器擁有的漏洞數(shù)量是最多的。但是,由于它的產(chǎn)品數(shù)量擁有最多,因此每個產(chǎn)品的平均漏洞數(shù)量并不很小。這意味著在網(wǎng)絡(luò)中間,存在大量易受攻擊的路由器產(chǎn)品,雖然平均漏洞數(shù)量不是最多,但是整個路由器的安全環(huán)境十分嚴(yán)峻。而它的漏洞類型數(shù)量也是最大的,這表明了其漏洞的多樣性。雖然網(wǎng)絡(luò)攝像頭的漏洞數(shù)量比路由器的漏洞數(shù)量少,但是漏洞類型數(shù)量和路由器一樣多,這意味著網(wǎng)絡(luò)攝像頭面對的安全威脅也是多樣的。BMS是漏洞數(shù)量最少的一種,在主要漏洞類型方面,打印機和網(wǎng)絡(luò)攝像頭都面臨嚴(yán)重的信息泄露問題;對于BMS,最嚴(yán)重的漏洞是代碼執(zhí)行;而對于路由器,則是拒絕服務(wù)[3]。

      表3顯示了4個IoT類別使用的主要服務(wù)和端口。HTTP是路由器和網(wǎng)絡(luò)攝像頭的主要服務(wù),但使用的端口略有不同;HTTPS是路由器的其他主要服務(wù),使用端口8443來提供服務(wù);網(wǎng)絡(luò)攝像頭的其他主要服務(wù)是FTP;BMS使用的主要服務(wù)是BACnet,端口是47808。

      表4顯示了4種IoT類別的IP地址分布,包括這些設(shè)備所在的國家/地區(qū)數(shù)量以及對應(yīng)的IoT類別中IP地址數(shù)量最多的一個國家/地區(qū)。顯然,美國是發(fā)現(xiàn)有漏洞的路由器、打印機和網(wǎng)絡(luò)攝像頭最多的國家。對于BMS,瑞典是發(fā)現(xiàn)IP地址數(shù)目最多的國家。路由器遍布100個國家/地區(qū),這意味著它在4個物聯(lián)網(wǎng)類別中的路由器在全世界的應(yīng)用范圍最廣,這些易受攻擊的路由器給全世界帶來的影響也是最大的,網(wǎng)絡(luò)攝像頭分布的國家/地區(qū)數(shù)量是路由器分布的國家/地區(qū)數(shù)量的四4分之三。它也顯示出對世界的廣泛影響。BMS與路由器相反,只在13個國家/地區(qū)能找到。

      路由器是Shodan在IP地址和位置上暴露最嚴(yán)重的一種IoT類別,與其他IoT類別相比,它還易遭受最多的漏洞攻擊。其安全環(huán)境不容樂觀;Shodan中的網(wǎng)絡(luò)攝像頭曝光也很嚴(yán)重,但索引網(wǎng)絡(luò)攝像頭的準(zhǔn)確性最高,打印機的安全環(huán)境相對好些,而BMS具有最安全的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。

      4 結(jié)語

      經(jīng)過4個階段的調(diào)查和研究,總共收集并分析了10448個IP地址,189個易受攻擊的產(chǎn)品和515個漏洞,描繪了4個選定的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備類別——路由器、網(wǎng)絡(luò)攝像頭、打印機和BMS的安全環(huán)境。與其他3個IoT類別相比,路由器所面臨的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境安全性最差,其中易受攻擊的產(chǎn)品數(shù)量最多,Shodan暴露最嚴(yán)重,漏洞也最多;網(wǎng)絡(luò)攝像頭的安全環(huán)境也很糟糕,但比路由器要好一些,Shodan在索引網(wǎng)絡(luò)攝像頭方面顯示出很高的準(zhǔn)確性;打印機的安全性環(huán)境比網(wǎng)絡(luò)攝像頭和路由器要好,但巨大的漏洞數(shù)目也是它的問題;BMS在Shodan暴露和漏洞方面均表現(xiàn)出最佳性能。

      (責(zé)任編輯:武多多)

      參考文獻(xiàn):

      [1]于博菲.基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的搜索引擎與設(shè)備安全[J].金屬世界,2015(01):47-50.

      [2]高帆,王玉軍,楊露霞.基于物聯(lián)網(wǎng)和運行大數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷[J].自動化儀表,2018(06):8-11.

      [3]陳亞亮,戴沁蕓,吳海燕,等.Research on the reverse analyses and monitoring data of Mirai malware botnet%Mirai僵尸網(wǎng)絡(luò)惡意程序分析和監(jiān)測數(shù)據(jù)研究[J].網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報,2017(08):35-43.

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