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起底智能樓宇,騰訊Blade安全團隊HITB交出亮眼成績單

上傳:fenbening     來源:信息存儲服務     日期:2018-04-13

[摘要]  
   4月12日,在荷蘭阿姆斯特丹舉行的HITB(Hack in the Box)上,來自騰訊安全平臺部的Blade團隊現場演示了他們是怎么攻破智能樓宇的。HITB是歐洲最具影響力的信息安全會議,也是世界頂級的安全技術交流大會之一,選題篩選素以嚴格著稱,經過申報、評選等多個過程,層層篩選出最具實力的白帽黑客登臺,與全球各地的安全大咖現場切磋
 
[正文]    

   想象一下這些場景。

   智能調控電梯升至高層,突然劇烈晃動,讓你來不及按報警按鈕就失控下墜;新項目是商業機密,僅少數人知情,殊不知會議室的每一個智能設備都是競爭對手的同謀;下班回家想放松一下,而智能音箱那頭,大洋彼岸的神秘人正竊聽你的生活……

   這些都是黑客攻破了智能樓宇大門后,可能產生的后果。

   4月12日,在荷蘭阿姆斯特丹舉行的HITB(Hack in the Box)上,來自騰訊安全平臺部的Blade團隊現場演示了他們是怎么攻破智能樓宇的。HITB是歐洲最具影響力的信息安全會議,也是世界頂級的安全技術交流大會之一,選題篩選素以嚴格著稱,經過申報、評選等多個過程,層層篩選出最具實力的白帽黑客登臺,與全球各地的安全大咖現場切磋。

   Blade團隊這次探討的智能樓宇攻防問題,就吸引了眾多關注。

起底智能樓宇騰訊Blade安全團隊HITB交出亮眼成績單


(騰訊Blade安全團隊)

智能家居:隱患在身邊

   隨著物聯網的迅猛發展,我們的日常生活已被各種智能家居設備包圍,而酒店、大樓、商場等場所也逐漸投入智能樓宇的懷抱。對我們來說,通過手機App開空調、關音箱等操作,已不再陌生。但對于黑客來說,這種高度自動化、萬物互聯的生活,卻處處都是可以攻陷的“后門”。

   如果說智能家居中各個設備是各司其職的工作人員,那么通信協議就是它們的工作章程。只有在遵循協議的前提下,這些設備才真正變得“智能”,本不相關的各個設備才有了信息交流、協同工作的能力。這次Blade團隊現場展示了如何攻破智能家居領域中使用最為廣泛的“工作章程”:ZigBee。

   迄今為止,使用ZigBee協議的設備數量在全球已經超過十億。Blade團隊基于大量設備測試,結合常見的攻擊方法針對舊版協議的安全漏洞進行黑客攻擊,展示了多個國際主流制造商的設備安全測試結果,并演示了如何借助無人機飛上36樓高空,“黑”進遠程控制燈光系統,來了一場深夜“燈光秀”。

   正如Blade團隊成員在會上所言,我們必須清醒地意識到,在物聯網上建立起來的智能家居網絡,尤其因為一個“家”字——涉及了我們太多切身的個人隱秘信息。控制燈光尚屬“開胃菜”,嚴重的還可以竊聽談話、勒索敲詐,甚至入室行兇,對我們家庭隱私和人身財產安全產生巨大威脅。

商業樓宇:便捷與風險并存

   Blade團隊的研究并未就此止步,他們下一個攻擊的目標轉向了更大范圍的物聯網應用場景:商業樓宇。由于場景的復雜性,在商業樓宇領域應用更為廣泛的是KNX協議,攻擊難度也更高。

   與傳統的通過Wi-Fi網絡入侵不同,Blade團隊發現了一種全新的適用于大部分KNX協議的攻擊方法。使用自己的測試工具,他們能在不影響原有網絡設備正常使用的情況下,成功攻破網絡防線。Blade團隊還在某個使用KNX協議的豪華酒店實地演練了一番,驗證了這種方法可以攻擊整個酒店所有房間的照明、空調、窗簾和其他設備。

   但KNX的運用場景還遠不止于此。除了豪華酒店之外,它們還常用于大型公共場所,如體育場館、工廠、機場甚至核電站等敏感工業場景,提供相應的智能服務。

   科技的發展從來都是雙刃劍,我們在享受它帶來的便捷的同時,也必須警惕可能存在的風險。

   酒店房間被控制,更多的影響還停留在個人隱私及財產安全層面。但若體育場館、機場、核電站等大型公共場所系統中的安全漏洞被黑客利用,則可能造成巨大經濟、社會、乃至政治層面的影響,后果不堪設想。

攻防相長:切實提升安全水平

   所幸的是,攻與防向來是你來我往。

   正是因為有了居安思危的前瞻性攻擊研究,才會帶來人們安全意識的提升和安全措施的加強,這也是無數白帽黑客的初衷。此次Blade團隊在HITB大會上演示如何攻擊智能家居與商業樓宇的同時,也介紹了新的安全加密機制,以及如何部署安全的ZigBee和KNX網絡。

   盡管物聯網浪潮席卷到我們工作、生活的方方面面,但針對智能家居與商業樓宇的安全研究卻遠沒達到與其發展速度和規模相匹配的水平。此前,各個安全大會中有關智能樓宇安全的議題并不多,有實際攻擊演示的更是少之又少。“我們公開了對這兩種使用最廣的通信協議的系統性安全攻防研究,也是希望能有更多的同行和我們一起,提升智能家居樓宇領域的安全水平,畢竟這可是我們每天都呆在里面的地方,”Blade團隊成員說道。

   此前,Blade團隊就已在CanSecWest等多個頂級互聯網安全峰會上分享議題,還曾成功發現谷歌人工智能學習系統TensorFlow存在的嚴重安全風險。該風險是 TensorFlow 首個被發現的自身安全風險,Blade團隊也因此獲得谷歌致謝。

   (新聞稿 2018-04-13)


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