Hệ thống Lumos có thể tìm thấy máy ảnh ẩn và thiết bị IoT trong Airbnb hoặc phòng khách sạn của bạn

Một nhóm học giả đã phát minh ra một hệ thống có thể được sử dụng trên điện thoại hoặc máy tính xách tay để xác định và định vị các ẩn được Wi-Fi trong không gian vật lý xa lạ.

Với việc camera ẩn ngày càng được sử dụng để theo dõi các cá nhân trong phòng khách sạn và Airbnbs, mục tiêu là có thể xác định chính xác các thiết bị giả mạo như vậy mà không gặp nhiều rắc rối.

Trong một bài báo mới, Rahul Anand Sharma, Elahe Soltanaghaei, Anthony Rowe, Anthony Rowe và Vyas Sekar của Đại học Carnegie Mellon cho biết hệ thống này, được đặt tên là Lumos và để “hình dung sự hiện diện của chúng bằng cách sử dụng giao diện thực tế tăng cường”.

Về cốt lõi, nền tảng này hoạt động bằng cách nhồi và thu thập các gói không dây được qua mạng để phát hiện và xác định các thiết bị được che giấu. Sau đó, nó ước tính vị trí của từng thiết bị được xác định đối với người dùng khi họ đi quanh chu vi của không gian.

Về phần mình, mô-đun bản địa hóa kết hợp các phép đo cường độ tín hiệu có sẵn trong các gói 802.11 (hay còn gọi là Chỉ báo cường độ tín hiệu nhận hoặc RSSI) với vị trí tương đối của người dùng được xác định bằng thông tin đo mùi quán tính trực quan (VIO) trên điện thoại di động.

Xem tiếp:   Chính phủ Ấn Độ ra lệnh cho các tổ chức báo cáo vi phạm an ninh trong vòng 6 giờ để CERT-In

Ví dụ: trên các thiết bị iOS của Apple, theo dõi vị trí được thực hiện nhờ ARKit, một API dành cho nhà phát triển giúp bạn có thể xây dựng trải nghiệm thực tế tăng cường bằng cách tận dụng camera, CPU, GPU và cảm biến chuyển động của điện thoại.

Các nhà nghiên cứu cho biết: “Khi người dùng bước lại gần mỗi thiết bị, các giá trị RSSI tương ứng với các điểm dữ liệu đó sẽ tăng lên và sau đó giảm xuống khi họ rời khỏi thiết bị”. “Lumos tận dụng các phép đo không gian của các giá trị RSSI và các biến thể của chúng để ước tính vị trí của từng thiết bị.”

Hơn nữa, Lumos có thể bản địa hóa các thiết bị IoT bất kể tốc độ đi bộ của người dùng. Cũng được tích hợp là một mô-đun lấy dấu vân tay phân tích các mẫu lưu lượng 802.11 thu được bằng cách sử dụng mô hình học máy để xác định các thiết bị dựa trên địa chỉ MAC.

Nghiên cứu đã đánh giá Lumos trên 44 thiết bị IoT khác nhau trải dài các loại, mô hình và thương hiệu khác nhau trên sáu môi trường khác nhau, phát hiện ra rằng nó có thể xác định các thiết bị ẩn với độ chính xác 95% và xác định vị trí chúng với sai số trung bình là 1,5m trong vòng 30 phút trong hai- phòng ngủ, 1000 sq.ft. căn hộ.

Xem tiếp:   KCodes mới Lỗi NetUSB ảnh hưởng đến hàng triệu bộ định tuyến từ các nhà cung cấp khác nhau

Điều đó nói rằng, một kẻ tấn công nâng cao có thể tận dụng các kỹ thuật như ngẫu nhiên hóa địa chỉ MAC để tránh bị phát hiện và tránh bản địa hóa bằng cách tùy ý sửa đổi công suất phát của thiết bị.

Các nhà nghiên cứu cho biết: “Lumos có khả năng tổng quát hóa trên các thương hiệu và mô hình thiết bị khác nhau, miễn là nó đã nhìn thấy ít nhất một thiết bị có hành vi tương tự trong giai đoạn đào tạo,” các nhà nghiên cứu cho biết, đồng thời chỉ ra cách hệ thống có thể xác định các thiết bị chưa được soạn thảo.

.

Check Also

JumpCloud đổ lỗi cho diễn viên ‘Nhà nước quốc gia tinh vi’ vì vi phạm an ninh

Ngày 18 tháng 7 năm 2023THNBảo mật dữ liệu / Tấn công mạng Hơn một …