صفحه اصلی |     جستجوی پیشرفته  |     درباره ما  |     تماس با ما  |     راهنمای کاربران

اخبار

 

 

چرا سازندگان دستگاه ها نمیتوانند پلتفرم IoT را ایمن کنند ؟ 5 دلیل 


اگر سیستم های امنیتی یادگیری ماشین و پلتفرم های امنیتی گوگل ، سیسکو و آکامای که از پلتفرم های موبایل و وب محافظت میکنند ، مشخصه هایی برای آینده باشند ، سازندگان دستگاه های IoT تنها قسمتی از یک اکوسیستم امنیتی بزرگتر خواهند بود . این بدان خاطر است که آنها داده ای برای تمرین مدل های یادگیری ماشین های هوش مصنوعی ندارند .

1.توسعه دهندگان محصولات ، امنیت IoT را دست کم گرفته اند

توسعه دهندگان محصولاتی که با ساخت پلتفرم های جدید به رقابت بر سر بازار میپردازند ، قابلیت های امنیتی و حریم شخصی ای را که باید در محصولاتشان گنجاده شود را دست کم میگیرند . در برخی موارد ،  این عمل عمدی است ، اما در بسیار موارد سهوی است ، چرا که پیشبینی ضعف ها ، تا وقتی که محصول با مقیاس بزرگ در بازار عرضه نشده ، سخت است . دستگاه های موبایل و ویندوز ها هم چنین شرایطی را تجربه کرده اند . آنها امروزه مستحکم شده اند اما در مراحل ابتدایی ، اهداف ساده ای برای مجرمان سایبری بودند .

2.دفاع از نقاط پایانی و فضای(فضای پیرامون : perimeter) IoT با شکست مواجه خواهد شد

هیچ فضایی در IoT برای دفاع وجود ندارد و دفاع از فضا در تمام پلتفرم های دیگر شکست خورده است . با یک نگاه به بزرگترین رخنه ها ، درمی یابید که بیشتر کمپانی ها با تکیه بر دفاع از فضا های پیرامونی ، طعمه ی مجرمین سایبری شده اند . با اینکه نرخ تکرارش کم است ، اما ضعف های نقطه پایانی  رایانه های شخصی و موبایل های بالغ ، هنوز هم کشف و مورد بررسی قرار میگیرند . انتظار بهتری از دستگاه های IoT نمیتوان داشت .

3.سارقان بانک آنجایی میروند که پول باشد ؛ مجرمین سایبری آنجایی میروند که ضعف باشد

اینترنت اشیا ، در روز های آغازین خود ضعف هایی از خود نشان داده که مجرمین سایبری را جذب امنیت ضعیفش میکند . مجرمین سایبری ممکن است به آن دستگاه ها جذب شوند چرا که آنها هدف های آسانتری نسبت به پلتفرم های ویندوز یا موبایل هستند .

4.امنیت و حریم شخصی برای دستگاه های مبتنی بر IoT با میکروپردازنده هایی که حافظه های کوچک دارند ، هنوز در حال تولید است .

توسعه دهندگانی که روی دستگاه های IoT ای کار میکنند که شامل پردازنده های بزرگتری( 32 بیتی )هستند و روی لینوکس اجرا میشوند ، امکان اضافه کردن امنیت با تکیه بر 25 سال سابقه ی توسعه لینوکس دارند . تضمینی بر استفاده ی توسعه دهندگان محصولات از امنیت غنی لینوکس وجود ندارد . اما ساخت دستگاه های IoT با هزینه کم و کارامد از نظر نیرو ، با استفاده از میکروکنترل کننده ها وحافظه های کوچک ، مشکل امنیتی جدیدی است که نمیتوان در آنها با نگاه بر پلتفرم های امنیتی گذشته ، به جواب رسید . بسیاری از دستگاه های IoT قبل از این که پلتفرم IoT ایمن شود ، به بازار خواهند آمد و اینگونه میلیارد ها دستگاه در معرض خطر خواهند بود .

میتوانید در مقایسه ی پیکر بندی یک میکروکنترل کننده تغذیه شده با باتری معمولی ، با امنیت لایه ی انتقال وب (TLS) که ترافیک مرورگر را رمز نگاری میکند ، مشاهده کنید که چرا محافظت های امنیتی ساخته شده برای پلتفرم های بالغ و جامعی همچون موبایل و ویندوز ، مناسب نخواهند بود .

دستگاه IoT :

16 کیلوبایت رم

128 کیلوبایت فلش

WAN کم نیرو با بسته های لایه ی فیزیکی محدود شده تا حدود 100 بایت در اندازه

برنامه هایی که ارتباطات را برای افزایش عمر باتری به حداقل رسانده اند

TLS :

TLS برای شبکه های WAN اینترنت با پهنای باند بزرگ طراحی شده است

گواهی های TLS بیشتر از 1 کیلوبایت هستند و برای برقرار سازی یک لینک رمزنگاری شده به دو سفره دایره وار احتیاج دارند

 TLS نیازمند حداقل 4 کیلوبایت حافظه ، سوای کتابخانه هایش ، با بیش از 100 الگوریتم است.

استاندارد های حفاظتی IoT ، توسط سازمان مهندسی اینترنت در حال توسعه هستند . قسمتی از امنیت انتقال برای میکروکنترل کننده های کم حافظه ی دستگاه های IoT ، با پروتکل برنامه ی محدود شده (CoAP) ، یک پروتکل شبه HTTP سبک وزن و ارائه ی باینری اشیا ، استاندارد شده است .

به علاوه ، ثبت کننده ی اشیای CBOR و رمزنگاری برای ایمنی سازی اشیای CBOR  (COSE) ، و ایمنی اشیا برای CoAP (OSCoAP) که برای ایمن سازی پیام های CoAP طراحی شده است ، در حال توسعه هستند و هنوز به نسخه ی پایانی نرسیده اند . در حالی که استاندارد هایی پیشنهاد میشوند ، مورد بحث قرار گرفته و به تصویب میرسند ، سازندگان دستکاه های IoT در حال توزیع دستگاه های آسیب پذیر با بهترین قابلیت های موجود های امنیتی موجود یا با قابلیت هایی که میتوانند ارائه دهند هستند .

5.اینترنت اشیا دیتای مورد نیاز برای تمرین مدل های یادگیری ماشین در جهت دفاع از پلتفرم IoT را ندارد

دقت بالای پردازش زبان طبیعی ، ترجمه ی زبان و طبقه بندی تصویر ، حاکی از پتانسیل استفاده از یادگیری ماشین در امنیت اینترنت اشیا است . آکامای ، سیسکو و گوگل ، برای رویارویی با شکاف های امنیتی پیرامونی و نقطه پایانی پلتفرم های وب و موبایل بالغ شده ، با استفاده از یادگیری ماشین ، راهکار های امنیتی پسا پلتفرمی ساخته اند .

یادگیری ماشین ، به داده های بسیاری برای آموزش مدل ها نیاز دارد . گوگل یک سوم از اینترنت را برای آموزش مدل های ترجمه ی زبان خود استفاده کرده است . آکامای همیشه یک ششم ترافیک اینترنت را در شبکه های خود نگه داری میکند و از آن برای ساخت پلتفرم مدافع سایت کونا ، برای محافظت از مصرف کنندگانش در مقابل حملات برنامه وب و ممانعت از سرویس توزیع شده (DdoS) استفاده میکند . اما موجودیت قابل اطمینانی همچون گوگل یا اکامای که به مجموعه ی گسترده ای از داده های IoT دسترسی داشته باشند تا مدل های امنیتی یادگیری ماشین را در راستای حفاظت از پلتفرم IoT آموزش دهند ، وجود ندارد  .

 

مدل های امنیتی یادگیری ماشین پسا پلتفرمی گوگل ، سیسکو و آکامای

آکامای در پشت پرده از امنیت یادگیری ماشین برای بهبود محصولات و دفاع در مقابل حمله های برنامه ی وب و DdoS استفاده کرده است . دقت مدل یادگیری ماشین میتواند به 90 درصد برسد .اگرچه ، طبقه بندی درخواست های وب به دوستانه و مختصمانه میتواند سخت باشد . وب سایت مصرف کننده ممکن است موردی در گوشه با دقت کمتر باشد که از شبکه ی با تجربه ی دقت بالای آکامای منحرف شده است . مدافع سایت کونا اینگونه مواردی را که دستبه بندیشان سخت است را گزارش میکند تا مصرف کنندگان بتوانند داده های لازم برای آموزش دوباره ی مدل های ساخت یافته در مجموعه های عظیم داده ای را با مقدار اندکی دیتا به دست آورده و دقت در دسته بندی درخواست های وب به دوستانه و مختصمانه را افزایش دهند .

سیسکو می تواند از خود در مقابل بدافزار ها در ترافیک رمز نگاری شده ، بدون قربانی کردن حریم شخصی کارمندانش ، محافظ کند . گوگل و موزیلا ، توسعه دهندگان وب را ترغیب کردند تا از TLS برای محافظت از داده هاشان حین انتقال میان سرور و مشتری استفاده کنند . مهاجمان ، با  جعل ، سرقت و یا حتی پیوستن قانونی به گواهی های SSL ، برای رمزنگاری و استتار حمله هایشان ، از سیستم اعتماد اینترنت سو استفاده میکنند . راهکار آشکار ، قرار دادن یک سرور پراکسی میان سرور و مشتری ، برای رمزگشایی بسته ها و بازرسی آنهاست ، مثل شخصی که میان حمله قرار میگرد و هزینه اش تجاوز به حریم شخصی کاربران است .

سیسکو از روش دیگری استفاده کرد که از حریم شخصی کاربران هم محافظت کند . با تحلیل میلیون ها جریان نمونه ی TLS ، نمونه های بد افزاری و ضبط بسته ها ، یافت که متا دیتای رمزنگاری نشده در یک جریان TLS حاوی اثر انگشت هاییست که مهاجمین قادر به مخفی سازی آنها ، حتی با استفاده از رمزنگاری هم نیستند . پس از تکمیل تحلیلات و درک مدل یادگیری ماشینی که آنها به ساخت و آموزشش نیاز داشتند ، تیم توسعه جریان های داده ای TLS بسیار بیشتری را نسبت به داده های نمونه ، برای آموزش مدل ، به استفاده گرفتند .

امنیت اندروید: گوگل از مدل یادگیری ماشین آموزش دیده برای شناسایی بدافزار هایی که روی تلفن های اندرویدی اجرا میشوند استفاده میکند . مدل آموزش دیده که محافظت اجرا نام دارد ، مرتبا با بردار های داده ای که از یک مدل یادگیری ماشین مرکزی میایند ، به روزرسانی میشود . این مدل مرکزی شامل نمونه های بدافزاری و متادیتا است که میتوان از آن برای آموزش دوباره و طبقه بندی برنامه های بدافزاری جدید استفاده کرد . مدل های مشابه ، برنامه های بارگزاری شده در پلی استور را به عنوان دوستانه و مختصمانه ، شناسایی میکنند .

استاندارد های امنیتی IoT تنها بخشی از یک اکوسیستم خواهند بود که برای محافظت از دستگاه های IoT رشد میکند . یک لایه ی یادگیری ماشین IoT در بالای امنیت پیرامونی و نقطه-پایانی ، احتمالا به محض اینکه به مقدار کافی داده به عنوان لایه سوم دفاعی به وجود آمد ، تشکیل خواهد شد .

 

پلتفرم اینترنت اشیا

ارتباط با ما

راه­ های ارتباطی  :
ایمیل دبیرخانه: Office[at]IoTiran.com
ایمیل دبیر مرکز: Info[at]IoTiran.com
ارتباط تلگرامی:@iotrcadmin
تلفن: 77199154-021
فکس: 77274337-021

تفاهم نامه ها

تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی معاونت علمی و فناوری ریاست جمهوری    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی ستاد توسعه اقتصاد دیجیتال    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی پارک فناوری اطلاعات و ارتباطات    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی وزارت نیرو ساتبا    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی صنایع ارتباطی آوا    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی سیویلیکا    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی اداره کل فناوری اطلاعات و ارتباطات گلستان    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی فن بازار    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی همراستا    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی دانشگاه لرستان    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی پارک فناوری پردیس    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی سماتک    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی بانک شهر    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی دانشگاه یزد    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی دانشگاه زند شیراز    تفاهم نامه همکاری اینترنت اشیا سازمانی و شرکتی سازمان مدیریت صنعتی