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INFRA:HALT批量漏洞來襲,看能源部如何用固件機器學習來加強電網安全?

2021-08-06
來源:網空閑話

  Forecout研究實驗室和JFrog安全研究聯合披露了一組14個影響NicheStack TCP/IP堆棧(也稱為InterNiche堆棧)的新漏洞。NicheStack用于運營技術(OT)和關鍵基礎設施領域的多個設備,如廣受歡迎的西門子S7系列plc。其他主要OT設備供應商,如艾默生、霍尼韋爾、三菱電氣、羅克韋爾自動化和施耐德電氣被提到是InterNiche的客戶,InterNiche是堆棧的最初開發人員。由于這種流行在OT,最受影響的垂直行業是制造業。這批漏洞也正是機器學習等自動化漏洞挖掘的成果。美國能源部(Department of Energy)正在將機器學習(ML)與它開發的一種威脅信息共享工具整合在一起,以發現電網控制系統中嵌入的網絡安全漏洞。

  能源部的電網現代化實驗室聯盟(GMLC)由愛達荷州、阿貢州和桑迪亞國家實驗室和國家可再生能源實驗室組成——所有這些實驗室都在固件指揮和控制(FC2)項目上共同工作。

  2014年11月,能源部啟動了電網現代化的跨領域計劃。這包括啟動電網現代化實驗室聯盟,使從事能源部電網項目的國家實驗室參與進來,為規劃和提供支持電網現代化的創新和思想領導建立一個新的綜合方法。這種橫切方式確保了能源部的研發投資和能力得到充分協調。

  該技術團隊由來自能源部國家實驗室的65名領先科學家和工程師組成,與六個技術目標保持一致:傳感和測量、設備和集成系統、系統操作、潮流和控制、設計和規劃工具、安全性和彈性、機構的支持。

  在工業控制系統和操作技術(OT)中,固件通常是易受攻擊的永久性軟件,愛達荷國家實驗室INL與軟件公司Forescout合作,確保FC2的網絡數據分析可以用ML檢測到以固件為中心的漏洞。

  INL的基礎架構顧問Rita Foster在評論中說:“嵌入式系統就像一個黑盒子,幾乎不知道下面的代碼是由哪些子組件構成的,這削弱了保護機制,并可能使系統變得脆弱。”“新興的機器學習技術能夠識別無處不在的庫,這些庫可能包含已知的潛在漏洞。”

  INL進一步開發了結構化威脅情報圖(STIG),用于在電網公用事業和OT供應商之間共享可操作的威脅信息,OT供應商通常對這類信息非常吝嗇,不愿意共享。STIG不是讓威脅分析人員閱讀數千行代碼,而是可視化攻擊模式、危害指標和漏洞利用之間的關系,并提出緩解措施。

  FC2和更廣泛的GMLC正在幫助像南加州愛迪生公司和底特律能源公司這樣的公用事業公司——作為大型、昂貴的試驗臺——增強他們的電網架構。與此同時,OT制造商合作伙伴,如西門子、羅克韋爾自動化、伊頓、通用電氣和日立,可以開發更好的網絡保護。

  福斯特說:“對共享安全威脅信息和情報的分析工具的需求已經明顯上升,而現有工具已被證明是不足夠的。”

  政府選擇的許多知名OT制造商——艾默生、霍尼韋爾、三菱電氣、羅克韋爾自動化和施耐德電氣——都與InterNiche有業務關系,當地時間周三,InterNiche的代碼庫被披露有14個新發現的漏洞。

  Forescout研究實驗室和JFrog安全研究公司公布了一套名為INFRA:HALT的設備,作為前者項目備忘錄的一部分。這些漏洞允許遠程代碼執行、拒絕服務、信息泄露、傳輸控制協議欺騙和域名系統緩存投毒,這些都可能危及OT和電網等關鍵基礎設施。這波漏洞的影響還是很廣泛的。

  Forescout的報告建議實用程序通過網絡分段限制關鍵脆弱設備的網絡暴露,一旦供應商發布補丁,就應用補丁,并阻止或禁用對未使用的協議(如HTTP)的支持。

  這14個漏洞是通過使用先進的自動化二進制分析來大規模發現的。

  報告稱:“我們相信網絡安全領域正處于一個轉折點,自動化漏洞發現技術將很快變得更加普遍,這將使發現非常大規模的漏洞(如影響TCP/IP堆棧的漏洞)更快、更頻繁。”“然而,所有這些漏洞都必須被披露,映射到受影響的設備上,并加以緩解。”




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