A diverse set of Internet of Things (IoT) devices are becoming an integrated part of daily lives, and playing an increasingly vital role in various industry, enterprise and agricultural settings. The current IoT ecosystem relies on several IoT management platforms to manage and operate a large number of IoT devices, their data, and their connectivity. Considering their key role, these platforms must be properly secured against cyber attacks. In this work, we first explore the core operations/features of leading platforms to design a framework to perform a systematic security evaluation of these platforms. Subsequently, we use our framework to analyze a representative set of 52 IoT management platforms, including 42 web-hosted and 10 locally-deployable platforms. We discover a number of high severity unauthorized access vulnerabilities in 9/52 evaluated IoT management platforms, which could be abused to perform attacks such as remote IoT SIM deactivation, IoT SIM overcharging and IoT device data forgery. More seriously, we also uncover instances of broken authentication in 13/52 platforms, including complete account takeover on 8/52 platforms along with remote code execution on 2/52 platforms. In effect, 17/52 platforms were affected by vulnerabilities that could lead to platform-wide attacks. Overall, vulnerabilities were uncovered in 33 platforms, out of which 28 platforms responded to our responsible disclosure. We were also assigned 11 CVEs and awarded bounty for our findings.


翻译:各类物联网设备正日益融入日常生活,并在工业、企业和农业等多个领域发挥愈发关键的作用。当前的物联网生态系统依赖数个物联网管理平台来管理和运营大量物联网设备及其数据和连接。鉴于其关键作用,这些平台必须得到充分的网络安全防护。在本研究中,我们首先探索领先平台的核心操作与功能,设计了一个框架来对这些平台进行系统性安全评估。随后,我们利用该框架分析了具有代表性的52个物联网管理平台,包括42个基于Web的平台和10个本地可部署平台。我们在评估的52个平台中的9个平台上发现了多个高危未授权访问漏洞,这些漏洞可能被利用来实施远程物联网SIM卡停用、物联网SIM卡超额计费以及物联网设备数据伪造等攻击。更为严重的是,我们还在52个平台中的13个平台上发现了认证机制受损的实例,其中包括52个平台中的8个平台存在完全账户接管漏洞,以及52个平台中的2个平台存在远程代码执行漏洞。实际上,52个平台中的17个平台受到可能导致平台级攻击的漏洞影响。总体而言,在33个平台中发现了漏洞,其中28个平台对我们的负责任的披露作出了回应。我们还因此获得了11个CVE编号和漏洞赏金。

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
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17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
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
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
3+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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Arxiv
10+阅读 · 2021年11月10日
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月16日
Arxiv
11+阅读 · 2018年4月8日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
《决策模型比较研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月25日
《美军水下战与海床战概述及本地实施》
专知会员服务
6+阅读 · 7月25日
面向未来冲突推进陆军情报体制改革
专知会员服务
5+阅读 · 7月25日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
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
相关论文
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
3+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
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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员