論文の概要: Consumer UAV Cybersecurity Vulnerability Assessment Using Fuzzing Tests
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03621v1
- Date: Sun, 9 Aug 2020 00:40:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-06 18:05:40.013295
- Title: Consumer UAV Cybersecurity Vulnerability Assessment Using Fuzzing Tests
- Title（参考訳）: ファジィテストを用いた消費者UAVサイバーセキュリティ脆弱性評価
- Authors: David Rudo and Dr. Kai Zeng
- Abstract要約: 無人航空機(英語: Unmanned Aerial Vehicles, UAV)は、無人航空機である。
UAVに対するサイバー攻撃は、物理的および仮想システムに多くの問題をもたらす可能性がある。
このような攻撃を緩和するためには、脆弱性を特定してパッチを当てる必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are remote-controlled vehicles capable of
flight and are present in a variety of environments from military operations to
domestic enjoyment. These vehicles are great assets, but just as their pilot
can control them remotely, cyberattacks can be executed in a similar manner.
Cyber attacks on UAVs can bring a plethora of issues to physical and virtual
systems. Such malfunctions are capable of giving an attacker the ability to
steal data, incapacitate the UAV, or hijack the UAV. To mitigate such attacks,
it is necessary to identify and patch vulnerabilities that may be maliciously
exploited. In this paper, a new UAV vulnerability is explored with related UAV
security practices identified for possible exploitation using large streams of
data sent at specific ports. The more in-depth model involves strings of data
involving FTP-specific keywords sent to the UAV's FTP port in the form of a
fuzzing test and launching thousands of packets at other ports on the UAV as
well. During these tests, virtual and physical systems are monitored
extensively to identify specific patterns and vulnerabilities. This model is
applied to a Parrot Bebop 2, which accurately portrays a UAV that had their
network compromised by an attacker and portrays many lower-end UAV models for
domestic use. During testings, the Parrot Bebop 2 is monitored for degradation
in GPS performance, video speed, the UAV's reactivity to the pilot, motor
function, and the accuracy of the UAV's sensor data. All these points of
monitoring give a comprehensive view of the UAV's reaction to each individual
test. In this paper, countermeasures to combat the exploitation of this
vulnerability will be discussed as well as possible attacks that can branch
from the fuzzing tests.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(uav)は、遠隔操作可能な飛行可能な車両であり、軍事活動から国内娯楽まで様々な環境に存在する。
これらの車両は素晴らしい資産ですが、パイロットが遠隔操作できるのと同じように、サイバー攻撃も同様に実行できます。
UAVに対するサイバー攻撃は、物理的および仮想システムに多くの問題をもたらす可能性がある。
このような誤動作は、攻撃者にデータを盗んだり、UAVを無効にしたり、UAVをハイジャックする能力を与える。
このような攻撃を軽減するには、悪意ある悪用される可能性のある脆弱性を特定し、パッチを当てる必要がある。
本稿では, 特定のポートに送信される大量のデータストリームを用いて, 悪用可能なUAVセキュリティプラクティスを識別し, 新たなUAV脆弱性を探索する。
より詳細なモデルでは、UAVのFTPポートに送信されるFTP固有のキーワードを含むデータの文字列をファジングテストとして含み、UAV上の他のポートでも数千のパケットを起動する。
これらのテストの間、仮想および物理的システムは、特定のパターンや脆弱性を特定するために広範囲に監視される。
このモデルは、攻撃者がネットワークを侵害したuavを正確に描写し、多くのローエンドのuavモデルを家庭で使用するparrot bebop 2に適用される。
テスト中、Parrot Bebop 2はGPS性能の低下、ビデオ速度、パイロットに対するUAVの反応性、モーター機能、UAVのセンサーデータの精度をモニターする。
これらすべての監視ポイントは、個々のテストに対するUAVの反応を包括的に見ることができる。
本稿では,この脆弱性の悪用に対処するための対策と,ファジングテストから分岐する可能性のある攻撃について述べる。
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