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Netzwerkanalyse von Smart Devices

Mit der Erstellung eines Konzepts wie auch weiteren Hilfsmittel soll die Netzwerkanalyse von IoT Geräten erleichtert werden.
Das Konzept und die Hilfsmittel wurden an drei verschiedenen Geräten angewendet und führte zu sprechenden Ergebnissen.

Text
Bild von Ihor Svetiukha auf Vecteezy

Ausgangslage

Das Internet der Dinge (IoT) gewinnt zunehmend an Bedeutung in verschiedenen Lebensbereichen. Smarte Geräte wie Sprachassistenten, Haushaltsroboter oder vernetzte Sicherheitskameras versprechen mehr Komfort und Effizienz im Alltag. Doch gleichzeitig bergen sie Risiken im Hinblick auf Datenschutz und Sicherheit, da viele dieser Geräte autonom mit externen Clouddiensten kommunizieren. Der User ist sich meist nicht bewusst was für Verbindungen diese Geräte erstellen.

Zielsetzung

Um Netzwerkverkehr von IoT Geräten aufzunehemn und zu analysieren soll ein Konzept und Hilfsmittel erstellt werden. Durch Anwendung an drei Iot Geräten soll das Konzept wie auch die Hilfsmittel verifiziert werden. Die zu analysierenden Geräte sind:

  • Saugroboter: Roborock S7 maxV
  • Smartspeaker: Google Home Mini
  • Smartphone: Meizu Pro 7-S

Analysierte Geräte

FHNW

Mit folgenden Geräten wurde das Konzept und die Funktionalität der Scripts verifiziert

  • Meizu Pro 7-S
  • Google Home Mini
  • Roborock S7 maxV

Scripts Outputs

FHNW

Im Rahmen der Arbeit entstanden zwei Scripts: 'analyzeOne' wertet den Netzwerkverkehr einer IP aus, während 'analyzeDiff' Unterschiede zwischen zwei Netzwerkverkehrsdateien aufzeigt. Beide nutzen Dienste wie Virustotal und Whois zur Datenanreicherung.

Genutzte Tools

FHNW

Für die Aufzeichnung des Netzwerkverkehrs wurde Wireshark genutzt. Um die Daten aufzuarbeiten wurden Phyton-Scripts geschrieben, welche diversen Libraries verwenden. Die Auswertung der Daten wurde durch die, vom Script erstellten, Excel wie auch Services wie Whois und Virustotal gemacht.

Ergebnisse

Zu den Haupterkenntnissen dieser Arbeiten gehört unter anderem, dass viele Geräte unnötige Verbindungen erstellen. In der Regel handelt es sich hierbei um Verbindungen, welche für Tracking oder Ähnliches verwendet werden. Es existieren allerdings auch Geräte, die Verbindungen herstellen, die als kritisch angesehen werden und empfohlen wird diese zu blockieren. Es sind auch DNS-Server-Anfragen auf einen statische eingetragenen DNS-Server sowie teilweise unverschlüsselte Erkennungsmerkmale, wie beispielsweise die IMEI, in den Aufzeichnungen zu finden. Der Umgang mit den Daten erfolgt je nach Hersteller in unterschiedlichem Masse gewissenhaft. Daher ist eine allgemeingültige Aussage zur Sicherheit von IoT-Geräten nicht möglich. Das ausgearbeitete Konzept und die entwickelten Hilfsmittel leisteten einen wesentlichen Beitrag zur effizienten Analyse und können für weitere Anwendungsfälle wiederverwendet werden.
Folgende Artefakte entstanden während dieser Arbeit:

  • Bericht
  • Script "analyzeOne"
  • Script "analyzeDiff"

Beide Scripts wurden in Python entwickelt. Sie verarbeiten bereitgestellte PCAP§-Dateien und IP-Adressen, um eine Excel-Übersicht der enthaltenen Netzwerkverbindungen zu erstellen. Die erfassten Daten werden mit Informationen aus Diensten wie Virustotal und Whois ergänzt. Die Informationen welche aus dem "analyzeDiff" gezogen werden konnten, ermöglichten eine effiziente Analyse. Das Script "analyzeDiff“ ermöglicht den Vergleich zweier pcap-Dateien, was insbesondere für die Analyse unterschiedlicher Firmware-Versionen nützlich sein kann.

Technische Schlüsselbegriffe

  • IoTInternet of Things
  • WiresharkEin Tool um Netzwerkverkehr aufzuzeichen
  • pcap-DateienDateien welche aufgezeichneten Netzwerkverkehr beinhalten
  • PythonProgrammiersprache
  • Virustotal Online-Dienst zur Analyse von Dateien und URLs auf Malware und andere Bedrohungen
  • WhoisProtokoll zur Abfrage von Informationen über Domaininhaber und IP-Adressregistrierungen
  • DNS-ServerÜbersetzt Domainnamen in IP-Adressen

Team

Andy Schwarz
Larissa Riesen

Betreuer
Christopher Scherb