Phụ kiện hỗ trợ người khuyết tật cũng có thể bị tấn công

Phát hiện này đã được chia sẻ với Motorica - một công ty khởi nghiệp công nghệ cao của Nga, chuyên phát triển các bộ phận giả để hỗ trợ người khuyết tật, từ đó cho phép họ giải quyết các vấn đề an ninh mạng.

Phụ kiện hỗ trợ người khuyết tật cũng có thể bị tấn công ảnh 1

Các nhà nghiên cứu của Kaspersky Lab ICS CERT, hợp tác với Motorica đã thực hiện đánh giá an ninh mạng về giải pháp phần mềm thử nghiệm cho tay giả điện tử do Motorica phát triển.

Bản thân giải pháp là một hệ thống đám mây từ xa, được trang bị giao diện để theo dõi trạng thái của tất cả các thiết bị cơ học, sinh học tích hợp sẵn. Giải pháp cũng cung cấp cho các nhà phát triển một bộ công cụ để phân tích tình trạng kỹ thuật của các thiết bị như xe lăn thông minh, tay và chân nhân tạo.

Trong quá trình nghiên cứu ban đầu đã xác định một số vấn đề bảo mật. Chúng bao gồm kết nối http:// không an toàn, hoạt động tài khoản không chính xác và xác thực đầu vào không đủ. Khi được sử dụng, bộ phận cơ thể điện tử sẽ truyền dữ liệu đến hệ thống đám mây. Do các lỗ hổng bảo mật, kẻ tấn công có thể:

- Truy cập vào thông tin được lưu trữ trên đám mây về tất cả các tài khoản được kết nối (bao gồm thông tin đăng nhập và mật khẩu của thiết bị cơ thể điện tử và quản trị viên).

- Thao tác, thêm hoặc xóa thông tin.

- Thêm hoặc xóa người dùng ưu tiên và thường xuyên (có quyền quản trị viên).

Phụ kiện hỗ trợ người khuyết tật cũng có thể bị tấn công ảnh 2

Để giữ an toàn cho các thiết bị, Kaspersky Lab đề xuất các công ty nên:

- Thiết lập quy trình nhận thông tin về các mối đe dọa và lỗ hổng có liên quan để đảm bảo có kế hoạch phản ứng chính xác và kịp thời cho mọi sự cố.

- Thường xuyên cập nhật hệ điều hành, phần mềm ứng dụng và phần mềm thiết bị cùng các giải pháp bảo mật.

- Thực hiện các giải pháp an ninh mạng được thiết kế riêng để phân tích lưu lượng mạng, phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng tại ranh giới của mạng doanh nghiệp và ranh giới của mạng OT.

- Sử dụng giải pháp bảo vệ với thuật toán học máy để phát hiện dị thường (MLAD), những sai lệch trong hành vi của thiết bị IoT, từ đó nhận biết sớm khi thiết bị bị tấn công hoặc hỏng hóc.