Consumer IP cameras are now the most widely adopted solution for remote monitoring in various contexts, such as private homes or small offices. While the security of these devices has been scrutinized, most approaches are limited to relatively shallow network-based analyses. In this paper, we discuss a methodology for the security analysis and identification of remotely exploitable vulnerabilities in IP cameras, which includes static and dynamic analyses of executables extracted from IP camera firmware. Compared to existing methodologies, our approach leverages the context of the target device to focus on the identification of malicious invocation sequences that could lead to exploitable vulnerabilities. We demonstrate the application of our methodology by using the Tenda CP3 IP camera as a case study. We identified five novel CVEs, with CVSS scores ranging from 7.5 to 9.8. To partially automate our analysis, we also developed a custom tool based on Ghidra and rhabdomancer.


翻译:消费级IP摄像头现已成为私人住宅或小型办公室等多种场景中远程监控最广泛采用的解决方案。尽管这些设备的安全性已受到审查,但大多数方法仅限于相对浅层的基于网络的分析。本文讨论了一种用于安全分析及识别IP摄像头中可远程利用漏洞的方法,该方法包括对从IP摄像头固件中提取的可执行文件进行静态和动态分析。与现有方法相比,我们的方法利用目标设备的上下文,专注于识别可能导致可被利用漏洞的恶意调用序列。我们通过以Tenda CP3 IP摄像头为例,展示了该方法的应用。我们发现了五个新的CVE漏洞,其CVSS评分介于7.5至9.8之间。为了部分自动化分析过程,我们还开发了一个基于Ghidra和rhabdomancer的自定义工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2022年3月14日
VIP会员
最新内容
人工智能赋能无人机:俄乌战争(万字长文)
专知会员服务
5+阅读 · 今天6:56
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
10+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
10+阅读 · 4月22日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员