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Die Analyse kürzlicher großangelegter Cyberangriffe, die unsichere Internet der Dinge (IoT)-Geräte nutzten, um bösartige Aktivitäten im Internet durchzuführen, hat den Anstieg von IoT-angepasster Malware/Botnetzen hervorgehoben. Diese Malware verbreitet sich, indem sie das Internet nach anfälligen, ausnutzbaren IoT-Geräten durchsucht, die für weitere bösartige Aktivitäten verwendet werden könnten. In diesem Artikel entwickeln wir eine mehrstufige Methode zur Untersuchung von internetweiten Aufklärungsaktivitäten, die von infizierten IoT-Geräten erzeugt werden. Wir nutzen die Shodan IoT-Suchmaschine und über 6TB passiven Netzwerkverkehr von einem großen Netzwerk-Teleskop (Darknet), um kompromittierte IoT-Geräte abzuleiten und die erzeugten Scankampagnen zu charakterisieren. Die Ergebnisse heben ein charakteristisches Merkmal von IoT-Malware/Botnetzen hervor, das durch die zielgerichteten Ports/Dienste über das Analyseintervall repräsentiert wird. Darüber hinaus sind diese Ports/Dienste hauptsächlich mit bekannten IoT-Malware/Botnetzen (z.B. Mirai und Satori) verbunden, wir haben jedoch neu angegriffene Ports entdeckt, die auf neu auftretende IoT-Malware/Botnetze hinweisen. Schließlich heben wir durch den Vergleich zweier Instanzen von analysierten IoT-generierten Scankampagnen die Persistenz und Evolution von IoT-Malware/Botnetzen (z.B. ADB.Miner und Fbot) hervor, die bestehende und in einigen Fällen möglicherweise neue Sicherheitsanfälligkeiten ausnutzen.
Torabi et al. (Di.) haben diese Frage untersucht.