What are some challenges
faced by IoT devices?
一部分僵屍網路，通常是用分布式拒絕服務（DDoS）攻擊，讓垃圾數據淹沒伺服器。還有一部分僵屍網路，透過竊取密碼或挖掘加密貨幣，來瞄準特定設備。
特別是加密貨幣挖掘，對於最近工業物聯網領域的企業來說，已經成為一個急劇成長的威脅，Coinhive 和 CryptoLoot 等僵屍網路，使網路犯罪分子，每年能夠以犧牲受害者的計算能力為代價，賺取多達 1 億美元。
Smominru，是最大的加密貨幣挖掘僵屍網路之一，利用從 NSA 洩漏的惡名昭著的 Eternal Blue 漏洞，感染了超過 50 萬台機器。
Smominru，是最大的加密貨幣挖掘僵屍網路之一，利用從 NSA 洩漏的惡名昭著的 Eternal Blue 漏洞，感染了超過 50 萬台機器。
為了防止僵屍網路感染，留存有 IoT 設備的企業，必須能夠檢測它們。但僵屍網路檢測並不容易。下面我們來探討一下，IoT 僵屍網路檢測，所面臨的一些技術升級和挑戰。
僵屍網路檢測方法
那麼，什麼是僵屍網路？簡而言之，它是一組僵屍程式 － 受損的電腦和設備 － 執行僵屍網路所有者提供的命令。
通常，僵屍網路所有者，將專門使用命令和控制伺服器（C2），這是一個受損的伺服器，用於與機器人通信，通常透過 Internet Relay Chat 命令。僵屍網路所有者，使用 C2 伺服器，命令僵屍網路執行攻擊，無論是 DDoS 攻擊，數據竊取，身份盜竊，還是其他類型的攻擊。
通常，僵屍網路所有者，將專門使用命令和控制伺服器（C2），這是一個受損的伺服器，用於與機器人通信，通常透過 Internet Relay Chat 命令。僵屍網路所有者，使用 C2 伺服器，命令僵屍網路執行攻擊，無論是 DDoS 攻擊，數據竊取，身份盜竊，還是其他類型的攻擊。
不幸的是，找到 C2 通常不是一項簡單的任務。許多僵屍網路命令，來自多個伺服器，或採用隱藏的形式，將惡意命令屏蔽為無害的活動，例如 Tor 網路流量、社交媒體流量、對等服務之間的流量，或域生成算法。更複雜的是，命令通常非常微妙，使得難以檢測到任何異常。
嘗試檢測 C2 的一種方法，是分解和分析惡意軟體代碼。IoT 安全人員可以嘗試，透過 OD 腳本類似的反匯編工具，獲取已編譯的代碼，有時可以從中辨識，僵屍網路命令的根源。
但是，由於僵屍網路創建者和管理員，越來越多地使用整合加密，因此這種技術的效果越來越差。
但是，由於僵屍網路創建者和管理員，越來越多地使用整合加密，因此這種技術的效果越來越差。
通常，C2 檢測需要瞭解 C2 伺服器，與其機器人之間的通信，但只有專門保護 C2 伺服器的安全解決方案，才具有這種可見性。檢測僵屍網路的一種更常見的方法，是跟蹤和分析攻擊本身 － 標準安全解決方案提供可見性 －並確定哪些攻擊來自僵屍網路。
在查看漏洞利用嘗試時，僵屍網路有一些可能的跡象。例如，如果相同的 IP 地址攻擊相同的站點，同時使用相同的有效載荷和攻擊模式，那麼它們很可能是僵屍網路的一部分。如果涉及許多 IP 和站點，則尤其如此。一個突出的例子是，僵屍網路在 Web 服務上的 DDoS 嘗試。
誤報
誤報的可能性，使得僵屍網路檢測特別困難。一些有效載荷被廣泛使用，增加了隨機發生的模式，觸發誤報的可能性。此外，攻擊者可以透過使用虛擬專用網路或代理，來更改其 IP 地址，使其看起來像真正只有一個攻擊者或機器人。
駭客工具和漏洞掃描程式的行為，也類似於僵屍網路，通常會返回誤報。這是因為駭客工具，產生相同的有效載荷和攻擊模式，並且許多駭客使用它們，無論其帽子的顏色如何。而且，如果不同的玩家，碰巧同時在同一網站上，進行滲透測試，它可能看起來像僵屍網路攻擊。
IoT 安全人員通常可以透過 Google ，搜索有效負載，並參考其周圍的任何記錄資訊，來辨識誤報。另一種技術涉及簡單地收集安全解決方案中，原始請求中可用的任何資訊。
例如，如果要更好的利用漏洞掃描程式，大多數安全解決方案，都會透過辨識它來揭示它，特別是如果它是更常見的漏洞掃描程序式之一。
例如，如果要更好的利用漏洞掃描程式，大多數安全解決方案，都會透過辨識它來揭示它，特別是如果它是更常見的漏洞掃描程序式之一。
鑒於潛在的大量事件，誤報是僵屍網路檢測中，不可避免的挑戰； 最近的研究顯示，27％ 的 IT 專業人員，每天收到超過 100 萬次安全警報，而 55％ 的人收到超過 10,000次。但是，透過正確的技術和勤奮，組織可以辨識來自惡意的僵屍網路，其驅動的流量與無害流量。
(按此回今日3S Market新聞首頁
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