Riassunto analitico
I dispositivi IoT e embedded stanno diventando sempre più presenti nella vita quotidiana. In particolare, dispositivi come le telecamere intelligenti (smart cameras) necessitano di misure di sicurezza robuste per proteggere la privacy degli utenti. Questi dispositivi operano tipicamente su sistemi embedded basati su Linux, soggetti ad analisi di sicurezza sia da parte dei ricercatori che di hacker malevoli.
Il processo di analisi, al momento, prevede numerosi compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, come l'estrazione dei vari componenti del firmware, l'analisi del file system per identificare i binari critici e il reverse engineering di tali binari. Sebbene esistano framework per automatizzare questi processi, questi sono spesso implementati come strutture monolitiche, rendendoli difficili da scalare.
Questa tesi mira a migliorare un framework di analisi, aumentando la scalabilità e l'efficienza dei passaggi di analisi automatizzata. Ciò viene realizzato portando il framework in vari container Docker, sviluppando un nuovo plug-in per l'analisi statica dei binari per identificare socket in ascolto hardcoded e creando un crawler per scaricare firmware di telecamere da internet. Il risultato è un processo di analisi del firmware più veloce, preciso e scalabile.
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Abstract
The Internet of Things (IoT) and embedded devices are increasingly becoming a pervasive part of daily life. In particular, devices such as smart cameras require robust security measures to protect users' privacy. These devices typically operate on embedded systems based on Linux, which are subject to security analysis by researchers as well as malicious actors.
The analysis process contains many repetitive and time-consuming steps, such as the extraction of the various components of the firmware, the analysis of the file system to understand the important binaries to focus on, and the reverse engineering of such binaries.
Some frameworks for automating these processes exist, but they are implemented as monoliths. As such, they are difficult to scale up.
This thesis aims to enhance an analysis framework by improving the scalability and efficiency of automated analysis steps. This is achieved by running the framework in Docker containers, developing a novel plug-in for the static analysis of binaries to identify hardcoded listening sockets, and creating a crawler to download camera firmware from the internet. The result is a faster, more accurate, and scalable firmware analysis process.
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