Ecure: Guardian с AI, обеспечивающий электронные управления вашего автомобиля от вредоносных программ

Поскольку современные транспортные средства превращаются в сложные взаимосвязанные сети компьютеров, безопасность электронных контрольных единиц (ECU) стала первостепенной. Ecure представляет собой революционный подход к автомобильной кибербезопасности, объединяя статический анализ, динамический анализ и машинное обучение для обеспечения комплексной защиты от вредоносных программ и кибератак.

Растущая ландшафт угроз в современных автомобильных системах

Современный автомобиль превратился из чисто механической машины в сложную взаимосвязанную сеть компьютеров на колесах. Это преобразование, вызванное пролиферацией электронных контрольных единиц (ECU), разблокировало беспрецедентные уровни производительности, безопасности и удобства. Однако эта растущая сложность и связь также создали обширную и уязвимую поверхность атаки.

Сегодняшние транспортные средства больше не являются изолированными системами; Они подключены к Интернету, к нашим смартфонам, к другим транспортным средствам и к критической инфраструктуре. Это постоянное состояние подключения, хотя и полезно, открывает дверь для вредоносных актеров для использования уязвимостей в программном обеспечении и сети транспортного средства.

Безопасность этих систем больше не является просто вопросом защиты данных; Это фундаментальная проблема безопасности. Успешная кибератака на ECU транспортного средства может иметь катастрофические последствия, начиная от кражи личной информации до полной потери контроля над критическими функциями, такими как рулевое управление, торможение и ускорение.

Потребность в надежных, интеллектуальных и упреждающих решениях безопасности никогда не была более неотложной.

Распространение подключенных автомобилей и уязвимых ЭКУ

Автомобильная промышленность находится в разгар технологической революции, причем на наших дорогах все становятся все более распространенными на наших дорогах. Этот сдвиг характеризуется интеграцией передовых функций, таких как информационно-развлекательные системы, усовершенствованные системы помощи водителям (ADA) и общение с транспортным средством (V2X). В основе этой эволюции лежат десятки, иногда более ста, экю, которые контролируют все, от времени двигателя и развертывания подушек безопасности до климат -контроля и дверных замков. Эти ЭКУ общаются друг с другом по сети в транспортных средствах, чаще всегоАвтобусная сеть контроллера (CAN) шинаПолем Хотя эта архитектура эффективна для работы транспортного средства, она не была изначально разработана с учетом кибербезопасности.

Например, шина CAN - это сеть вещания сНет присущей аутентификации или шифрования, делая его восприимчивым к подслушиванию и инъекции сообщений. По мере того, как транспортные средства становятся более связанными, потенциальные точки входа для злоумышленников умножаются. Информационно -развлекательные системы, телематические подразделения и даже системы мониторинга давления в шинах могут служить шлюзами во внутренней сети транспортного средства, обеспечивая путь для злоумышленников для достижения и компромисса критических ECU.

Огромное количество ECU, в сочетании с их растущей сложностью и подключением, создает серьезную проблему для производителей и специалистов по безопасности, которым поручено защищать эти системы от киберугроз.

Атаки в реальном мире: от Джипа Чероки до Теслы

Теоретические риски автомобильных кибератак были резко продемонстрированы серией громких эксплойтов реального мира. Эти инциденты послужили тревожным вызовом для автомобильной промышленности, подчеркивая срочную потребность в улучшении мер безопасности. Они показали, что определенные злоумышленники могут удаленно получить контроль над критическими функциями транспортного средства, создавая прямую угрозу для безопасности его пассажиров и других пользователей дорожного движения.

Эти атаки не были ограничены ни одним производителем или моделью транспортного средства, что указывает на то, что уязвимости являются системными по всей отрасли. Методы, используемые в этих эксплойтах, варьировались от использования уязвимостей программного обеспечения в информационно -развлекательных системах до введения вредоносных сообщений непосредственно на автобус.

Успех этих атак подчеркнул важность многоуровневого подхода безопасности, который включает не только безопасные методы разработки программного обеспечения, но и надежные возможности обнаружения вторжений и реагирования.

Miller & Valasek Jeep Hack 2015 года: пробуждение

В достоверной демонстрации автомобильной уязвимости исследователи безопасности Чарли Миллер и Крис Валасек удаленно взломали Jeep Cherokee 2014 года, знаковое событие, которое выдвинуло проблему автомобильной кибербезопасности на передний план общественного сознания. Используя уязвимость в информационно -развлекательной системе автомобиля Uconnect, они смогли получить удаленный доступ к внутренней сети автомобиля на расстоянии более 10 миль. Оказавшись внутри сети, они смогли отправлять команды в различные ECU, эффективно взяв контроль над транспортным средством. Их атака позволила им манипулировать широким спектром функций, включая аудиосистему, стеклоочистители, кондиционирование воздуха и, что наиболее тревожно,Системы рулевого управления и торможенияПолем

Эта демонстрация была особенно тревожной, потому что она показала, что злоумышленник может удаленно поставить под угрозу системы безопасности транспортного средства без какого-либо физического доступа к автомобилю. Атака стала возможной благодаря комбинации факторов, включая отсутствие сегментации сети между информационно -развлекательной системой и шиной CAN, а также недостаточной проверкой ввода в программном обеспечении UConnect.

Хак Миллер и Валасек служили мощной иллюстрацией потенциальных опасностей подключенных транспортных средств и вызвалиМассовый отзыв 1,4 миллиона автомобилейFiat Chrysler Automobiles, чтобы исправить уязвимость. Это также привело к повышению внимания со стороны регуляторов и большему вниманию к кибербезопасности в автомобильной промышленности.

Объединения Tesla Lab о безопасности: компрометирование автопилота

В годы, следующие за хакерским джипом, исследователи безопасности продолжали исследовать защиту современных транспортных средств, уделяя особое внимание продвинутым функциям электрических и автономных транспортных средств. В 2016 и 2017 годахУвлеченная лаборатория безопасности Tencentпродемонстрировал серию успешных атак на модель Tesla, подчеркивая уязвимости в сложных системах автомобиля.

Исследователи смогли получить контроль над автобусом автомобиля, используя уязвимость в веб -браузере автомобиля. Это позволило им удаленно разблокировать двери, открыть ствол и даже наносить тормоза, пока автомобиль находился в движении. В последующей демонстрации они показали, что могутКомпромистику системы автопилота транспортного средства, заставляя его превратиться в встречный трафик или не распознавать препятствия. Эти атаки были особенно значимыми, потому что они нацелены на транспортное средство, которое широко рассматривалось как находится в авангарде автомобильной технологии и безопасности.

Успех заинтересованных в лаборатории безопасности продемонстрировал, что даже самые передовые автомобили не застрахованы от кибератак и что растущая сложность систем автономного вождения вносит новые и уникальные уязвимости. Исследователи тесно сотрудничали с Tesla, чтобы раскрыть уязвимости, которые впоследствии были исправлены через обновления программного обеспечения в эфире. Тем не менее, инциденты послужили резким напоминанием о том, что безопасность подключенных и автономных транспортных средств является постоянной проблемой, которая требует постоянной бдительности и упреждающего подхода к обнаружению и смягчению угроз.

Общие векторы атаки на транспортные экуи

Растущая связь и сложность современных транспортных средств создали множество потенциальных векторов атаки для вредоносных актеров. Эти векторы атаки могут быть в целом классифицированы на три основные области: использование механизмов обновления программного обеспечения, проникновение в транспортное средство через внешние интерфейсы и ставя под угрозу сеть в транспортных средствах. Каждый из этих векторов представляет уникальный набор проблем для специалистов по безопасности автомобильной безопасности и требует комплексной, многослойной стратегии обороны.

Понимание этих общих векторов атаки является первым шагом в разработке эффективных контрмеров и защите транспортных средств от киберугроз.

Использование механизмов обновления программного обеспечения

Одним из наиболее распространенных и эффективных способов для злоумышленников поставить под угрозу ECU транспортного средства, используя механизм обновления программного обеспечения. Современные транспортные средства полагаются наОбновления программного обеспечения Over-Eair (OTA)Чтобы исправить ошибки, добавить новые функции и исправления уязвимостей безопасности. Хотя это удобный и эффективный способ поддержания программного обеспечения транспортного средства, оно также создает потенциальную точку входа для злоумышленников. Если процесс обновления не будет должным образом защищен, злоумышленник может потенциально перехватить пакет обновления, изменить его, чтобы включить вредоносный код, а затем доставить его в транспортное средство.

Это может позволить злоумышленнику получить постоянный доступ к системам транспортного средства, установить rootkit или даже забрать ECU. Безопасность процесса обновления программного обеспечения зависит от ряда факторов, включая использование сильного шифрования для защиты пакета обновлений, реализации надежного механизма аутентификации для проверки источника обновления и использования процесса безопасной загрузки для обеспечения того, чтобы только авторизованное программное обеспечение выполнялось в ECU. Отказ в любой из этих областей может создать уязвимость, которая может быть использована злоумышленниками.

Проникновение через внешние интерфейсы (OBD-II, мобильные приложения)

Другим распространенным вектором атаки является проникновение внутренней сети транспортного средства через внешние интерфейсы. Современные транспортные средства оснащены различными внешними интерфейсами, которые позволяют им общаться с другими устройствами и сетями. Эти интерфейсы включаютПорт в бортовой диагностике (OBD-II), который используется для диагностики и технического обслуживания транспортных средств, а также беспроводных интерфейсов, таких как Bluetooth, Wi-Fi и сотовые соединения.

Хотя эти интерфейсы обеспечивают ценную функциональность, они также могут служить шлюзом для злоумышленников, чтобы получить доступ к внутренней сети транспортного средства. Например, порт OBD-II обеспечивает прямой доступ к автобусе CAN автомобиля, и если он не будет должным образом обеспечен, злоумышленник может потенциально подключить злонамеренное устройство к порту и ввести вредоносные сообщения в сеть.

Точно так же мобильные приложения, которые используются для управления функциями транспортных средств, такие как блокировка и разблокировка дверей или запуск двигателя, также могут быть источником уязвимостей. Если связь приложения с транспортным средством не будет должным образом обеспечено, злоумышленник потенциально может перехватить связь и получить несанкционированный доступ к системам транспортного средства.

Может ли уязвимости шины и вторжения в сеть

ААвтобусная сеть контроллера (CAN) шинаявляется основной сетью связи, используемой в большинстве современных транспортных средств. Это надежный и надежный протокол, который хорошо подходит для суровой автомобильной среды.

Тем не менее, автобус CAN не была разработана с учетом безопасности, и у нее есть ряд неотъемлемых уязвимостей, которые могут использоваться злоумышленниками. Одной из наиболее значительных уязвимостей являетсяОтсутствие аутентификации и шифрованияПолем Любое устройство, которое подключено к шине CAN, может отправлять и получать сообщения, и нет никакого способа проверить подлинность сообщения или предотвратить его чтение другими устройствами в сети. Это позволяет злоумышленнику подслушать связь между ЭКУ, внедрять вредоносные сообщения в сеть и выполнять множество других атак. Например, злоумышленник может внести сообщение, которое приводит к тому, что двигатель будет применять тормоза, или подушки безопасности для развертывания.

Отсутствие сегментации сети во многих транспортных средствах также усугубляет эту проблему. Во многих случаях информационно-развлекательная система, которая подключена к Интернету, находится в той же сети, что и критические экологии, которые управляют двигателем, тормозами и рулевым управлением. Это означает, что злоумышленник, который ставит под угрозу информационно-развлекательную систему, может также получить доступ к критическим системам безопасности.

Представляем Ecure: интеллектуальное решение для безопасности для автомобильных экью

В эпоху, когда транспортные средства превращаются в сложные, взаимосвязанные вычислительные платформы, безопасность их основополагающих компонентов стала главной проблемой.

Современный автомобиль больше не является чисто механической сущностью; Это сложная сеть из десятков, иногда более ста, электронных единиц управления (ECU), которые управляют всем, от производительности двигателя и систем торможения до информационно-развлекательных и передовых систем помощи водителям (ADAS). Это цифровое преобразование, при этом беспрецедентное удобство и функциональность, также привело к обширной и часто уязвимой поверхности атаки. Прошивка, встроенная в эти ECU, представляет собой новое поле битвы, где вредоносные актеры могут вводить вредоносные программы, манипулировать поведением транспортных средств и компромисс с безопасностью пассажиров.

Решение этой критической потребности в надежных, интеллектуальных и масштабируемых решениях по обеспечению безопасности.Экол, проект с открытым исходным кодом, предназначенный для того, чтобы стать окончательным опекуном автомобильных экью. Ecure - это не просто сканер уязвимости; Это всеобъемлющая платформа с AI, разработанная для активного идентификации, анализа и нейтрализации угроз в прошивке транспортных средств, обеспечивая целостность и безопасность следующего поколения подключенных транспортных средств.

Обзор миссии и возможностей Ecure

Основная миссия Ecure - демократизировать и продвигать состояние автомобильной кибербезопасности, предоставляя мощный, доступный и интеллектуальный инструмент для анализа прошивки. Он построен на основном принципе, что для обеспечения автомобилей требуется многогранный подход, который выходит за рамки простого обнаружения на основе подписи.

Платформа тщательно разработана для обслуживания разнообразных пользователей, от автомобильных производителей и поставщиков уровня, стремящихся интегрировать безопасность в жизненный цикл своего развития, независимых исследователей безопасности и тестеров проникновения, которым поручено раскрыть скрытые уязвимости. Объединив расширенный статический и динамический анализ с прогнозирующей силой машинного обучения, Ecure предлагает целостное представление о положении безопасности ECU. Он выходит за рамки выявления известных угроз для прогнозирования и обнаружения новых, нулевых уязвимостей и аномального поведения, которые могут сигнализировать о сложной атаке.

Эта упреждающая позиция имеет важное значение в ландшафте угроз, где злоумышленники постоянно разрабатывают новые методы, чтобы избежать традиционных мер безопасности.

Комплексная платформа сканирования уязвимого уязвимого уязвимости

Ecure позиционирует себя как всеобъемлющая платформа для сканирования уязвимостей с AI, специально предназначенная для уникальных вызовов автомобильных ECU. В отличие от общих инструментов безопасности, которые могут не понимать конкретные протоколы, архитектуры и ограничения автомобильных систем, ECURE является специально разработанным для этого домена. Его архитектура предназначена для обработки сложностей висковопрограммных двухвортов от различных поставщиков ECU, обеспечивая централизованную платформу для отслеживания и управления уязвимыми.

Возможности платформы не ограничиваются однократным сканированием времени; Он предлагает непрерывный мониторинг и анализ, что имеет решающее значение для определения угроз, которые могут возникнуть в течение жизненного цикла транспортного средства, например, введенными через обновления в эфире (OTA) или через внешние интерфейсы. Интеграция искусственного интеллекта является краеугольным камнем эффективности ECURE, что позволяет ему обрабатывать огромные объемы данных из двоичных файлов прошивки и поведения времени выполнения, чтобы определить тонкие закономерности, указывающие на вредоносную деятельность. Этот подход, управляемый AI, позволяет ECURE обеспечить уровень понимания и точности, который был бы невозможно достичь только с помощью только с ручным анализом, что делает его неотъемлемым инструментом для любой организации, серьезно касающейся автомобильной кибербезопасности.

Основная философия: сочетание статического, динамического и анализа машинного обучения

Фондовая философия Ecure - это синергетическая комбинация трех мощных методов анализа:Статический анализ, динамический анализ и машинное обучениеПолем Этот многослойный подход обеспечивает комплексное охват, поскольку каждый метод превосходен при раскрытии различных типов уязвимостей и дает уникальный взгляд на безопасность прошивки.

Статический анализВключает в себя изучение двоичного прошивки без выполнения ее, деконструирование кода для определения известных уязвимых функций, жестких учетных данных, подозрительных шаблонов кода и отклонений от безопасных стандартов кодирования.

Динамический анализ, с другой стороны, включает в себя выполнение прошивки в контролируемой среде (эмулятор или песочницы), чтобы наблюдать за ее поведением во время выполнения. Это позволяет ECURE контролировать системные вызовы, сетевой трафик (например, сообщения о шине) и взаимодействие с оборудованием, выявляя вредоносные действия, которые могут не очевидны только из статического кода.

Третий и самый важный столбмашинное обучениеПолем Поправляя данные, собранные как из статического, так и динамического анализа в сложные модели ML, ECURE может изучить разницу между нормальным и злонамеренным поведением. Это позволяет платформе обнаружить новые, ранее невидимые угрозы (нулевые дни) и сложные модели атаки, которые уклоняются от систем на основе подписи или на основе правил. Эта интегрированная методология гарантирует, что Ecure не просто ищет известные плохие подписи, но и разумно оценивает поведение и структуру прошивки для определения потенциальных недостатков безопасности с высокой точностью.

Ключевые особенности Ecure

Ecure оснащен богатым набором функций, предназначенных для обеспечения бесшовного, мощного и масштабируемого опыта анализа безопасности. Эти функции являются результатом вдумчивого процесса проектирования, направленного на удовлетворение практических потребностей разработчиков, исследователей безопасности и производителей. От своих основных аналитических двигателей до его пользовательского интерфейса и архитектуры развертывания, каждый аспект Ecure спроектирован для эффективности и эффективности. Возможности платформы выходят за рамки простого обнаружения, чтобы включить комплексную отчетность, мониторинг в режиме реального времени и легкую интеграцию в существующие рабочие процессы разработки и безопасности. Этот акцент на удобство использования и интеграции имеет решающее значение для обеспечения безопасности не запоздалой мысли, а неотъемлемой частью жизненного цикла развития автомобиля.

В следующих разделах представлен подробный обзор ключевых функций, которые делают Ecure современным решением для автомобильной кибербезопасности.

Статический и динамический анализ для комплексного сканирования прошивки

В основе возможностей обнаружения Ecure лежат его мощные статические и динамические аналитические двигатели.

АСтатический анализ двигателяТщательно рассекает двоичные файлы прошивки, используя такие инструменты, как рамка разборки Capstone, чтобы понять базовую архитектуру набора инструкций. Он выполняет глубокий анализ кода, чтобы определить широкий спектр потенциальных уязвимостей, включая переполнение буфера, целочисленные переполнения, ошибки без использования и отсутствие небезопасных функций. Кроме того, он сканирует на неправильные конфигурации безопасности, такие как жесткие криптографические ключи, пароли по умолчанию и интерфейсы отладки, оставленные в производственной прошивке. Двигатель также анализирует структуру прошивки в поисках аномалий в заголовках секций, уровнях энтропии, которые могут указывать на запутывание или шифрование, а также подозрительные паттерны кода, которые обычно связаны с вредоносными программами или бэкдорами. Эта тщательная проверка на уровне кода обеспечивает основополагающее понимание положения безопасности прошивки еще до его выполнения.

Дополнение статического двигателя - этоДинамический анализ двигателя, который наблюдает за поведением прошивки в моделируемой среде выполнения. Это имеет решающее значение для обнаружения угроз, которые проявляются только во время исполнения, такие как логические бомбы, атаки на основе времени или сложное вредоносное ПО, которое изменяет его поведение на основе факторов окружающей среды. Динамический двигатель контролирует все взаимодействия, которые прошивка имеет с окружающей средой. Это включает в себя отслеживание системных вызовов в операционную систему, мониторинг сетевой связи по протоколам, таким как CAN, LIN и Ethernet, а также наблюдение за доступом к периферийным устройствам для памяти и аппаратных средств. Анализируя этот поток данных времени выполнения, двигатель может обнаружить аномальные действия, такие как неожиданные сетевые соединения, попытки обострить привилегии или необычные модели эксфильтрации данных.

Комбинация этих двух двигателей обеспечивает целостное представление, обеспечивая определение как неотъемлемого кодового, так и злонамеренного поведения во время выполнения, что приводит к гораздо более надежной оценке безопасности.

Обнаружение ML-мощного для аномалии и прогнозирования уязвимости

Самая передовая особенность Ecure - это интеграция машинного обучения, которая поднимает платформу от простого сканера до интеллектуальной системы безопасности.

АML-двигатель Двигатель обнаруженияслужит мозгом операции, синтезируя огромные объемы данных, генерируемых статическими и динамическими аналитическими двигателями для выявления сложных и тонких угроз. В этом двигателе используются различные модели машинного обучения, в том числе как контролируемые, так и неконтролируемые алгоритмы обучения, для достижения своих целей. В контролируемом учебном контексте модели обучаются большим наборам данных как доброкачественных, так и вредных образцов прошивки. Это позволяет им изучать конкретные характеристики и особенности, которые отличают безопасное ECU от скомпрометированного. Затем модели могут классифицировать новые невидимые образцы прошивки с высокой степенью точности, идентифицируя известные семейства и варианты вредоносных программ.

Что еще более важно, ECURE использует неконтролируемые методы обучения, такие как алгоритмы обнаружения аномалий и кластеризация, для выявления новых угроз, для которых предварительная подпись не существует. Эти модели изучают «нормальное» базовое поведение ECU на основе его статической структуры кода и динамических моделей выполнения.

Любое существенное отклонение от этой установленной базовой линии помечено как потенциальная аномалия, которая может указывать на уязвимость нулевого дня или сложную, ранее невидимую атаку. Эта прогнозирующая способность имеет изменение игры в области автомобильной безопасности, поскольку это позволяет Ecure оставаться впереди кривой и обнаружить угрозы, которые в противном случае остались бы незамеченными.

Двигатель ML непрерывно учится и адаптируется, повышая его точность с течением времени, поскольку он подвергается большему количеству данных, что делает его все более мощным инструментом для проактивной охоты на угрозы и прогнозирования уязвимости.

Панель мониторинга в реальном времени и масштабируемая архитектура

Чтобы сделать свой мощный анализ доступным и действенным, Ecure оснащен современным, интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, ориентированным наРешетка в реальном времениПолем

Эта панель инструментов содержит полный обзор статуса безопасности статуса безопасности всех анализируемых ECU. Он отображает ключевые метрики, такие как количество завершенных сканов, обнаруженные уязвимости и уровни тяжести угрозы, используя интерактивные диаграммы и графики. Пользователи могут свернуть на конкретные сканирования для просмотра подробных отчетов, которые включают не только список выявленных уязвимостей, но и резюме, технические детали и рекомендации по исправлению.

Панель инструментов предназначена для того, чтобы быть отзывчивой, обеспечивая беспрепятственный опыт между настольными компьютерами, планшетами и мобильными устройствами, что позволяет командам безопасности оставаться в курсе и реагировать на угрозы из любого места. Включение темной темы также повышает удобство использования профессионалов, которые тратят долгие часы, анализируя данные.

В основе этого удобного интерфейса являетсямасштабируемая архитектураПредназначен для развертывания предприятия. Ecure построен с использованием современного технологического стека, с бэкэнд Python/Django и фронталом React/TypeScript, и полностью контейнер с использованием Docker.

Этот контейнерный подход гарантирует, что ECURE можно легко и последовательно развернуть в различных средах, от локальной машины разработчика до крупномасштабной облачной инфраструктуры. Архитектура предназначена для горизонтальной масштабируемой, что означает, что по мере того, как растет объем прошивки, который будет анализироваться, можно добавить дополнительные вычислительные ресурсы для обработки увеличения нагрузки без потерь в производительности. Эта масштабируемость необходима для автомобильных производителей, которым необходимо сканировать тысячи изображений прошивки в рамках их трубопроводов непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CI/CD).

Комбинация мощной, удобной панели панели и надежной, масштабируемой архитектуры делает Ecure практическим и эффективным решением для организаций всех размеров.

Глубокое погружение в архитектуру и дизайн Ecure

Эффективность Ecure как интеллектуальной платформы безопасности основана на ее сложной и модульной архитектуре. Система разработана вокруг основного триумвирата аналитических двигателей: статического анализа двигателя для проверки предварительного выполнения, механизма динамического анализа для мониторинга поведения среды выполнения и механизма машинного обучения, который синтезирует данные из обоих для обеспечения интеллектуального, прогнозирующего обнаружения угроз.

Это разделение проблем позволяет каждому двигателю специализироваться и преуспевать на своей конкретной задаче, в то же время способствуя целостной оценке безопасности. Архитектура представляет собой не монолитный блок, а набор взаимосвязанных услуг, который повышает обслуживание, масштабируемость и способность интегрировать новые методы анализа в будущем.

Вся платформа построена на современном, надежном технологическом стеке и предназначена для развертывания в контейнерных средах, что обеспечивает масштабирование для удовлетворения требований крупномасштабных операций по разработке автомобилей и безопасности. В этом разделе подробно изучает дизайн и функциональность каждого из этих основных двигателей, иллюстрируя, как их комбинированная мощность делает Ecure грозным инструментом в борьбе с автомобильными киберугрозами.

Двигатель статического анализа: деконструкция двоичных файлов прошивки

Статический механизм анализа является первой линией защиты в трубопроводе оценки безопасности Ecure. Его основная функция состоит в том, чтобы выполнить тщательную, на уровне кода экзамен бинарного прошивки, не выполняя ее.

Этот «автономный» анализ имеет решающее значение для определения широкого спектра уязвимостей и неправильных сборов безопасности, которые встроены непосредственно в код. Двигатель работает первым анализом бинарного формата файла (например, ELF, S-рекорд, Intel Hex) для извлечения необработанного кода машин и разделов данных. Затем он разбирает этот машинный код в инструкции, читаемые на человеке, которые составляют основу для всего последующего анализа. Этот процесс позволяет двигателю создать полное понимание структуры прошивки, потока управления и потока данных, что позволяет ему определить потенциальные недостатки безопасности с высокой точностью.

Статический двигатель предназначен для того, чтобы быть как всеобъемлющим, так и эффективным, способным анализировать большие и сложные изображения прошивки в разумное время, что делает его подходящим для интеграции в автоматизированные строительные и тестовые трубопроводы.

Использование Capstone для анализа уровня инструкции

Краеугольным камнем статического анализа Ecure является его интеграцияКапстон разборкаПолем

Capstone-это мощный двигатель разборки с открытым исходным кодом, который поддерживает широкий спектр архитектур наборов инструкций (ISA), в том числе те, которые обычно встречаются в автомобильных ЭКУ, таких как ARM, MIPS, PowerPC и X86. Используя Capstone, Ecure может точно перевести необработанный бинарный машинный код машинного изображения в структурированное представление инструкций сборки. Это нетривиальная задача, поскольку современные ISA являются сложными, с инструкциями с переменной длиной, множественными режимами адресации и огромным количеством Opcodes. Capstone обрабатывает эту сложность, предоставляя подробную информацию о каждой инструкции, включая ее мнемонику (например,,MOVВADDВJMP), операнды и режимы адресации.

Этот взгляд на уровне инструкции является фундаментальным для всех последующих задач статического анализа. Это позволяет двигателю построить график потока управления (CFG), который отображает все возможные пути выполнения через код, и график вызовов, который показывает отношения между функциями.

Это подробное, низкоуровневое понимание логики прошивки является основой, на которой создан весь анализ уязвимости более высокого уровня, что позволяет движке идентифицировать тонкие логические ошибки и небезопасные методы кодирования, которые могут эксплуатироваться злоумышленником.

Извлечение функций: гистограммы OPCODE и анализ вызовов функций

После того, как прошивка была разобрана, двигатель статического анализа продолжается, чтобы извлечь богатый набор функций, которые характеризуют структуру и поведение кода. Эти функции служат входом для механизма машинного обучения, что позволяет ему изучать шаблоны, связанные как с доброкачественной, так и с злонамеренной прошивкой.

Одной из самых фундаментальных особенностей являетсяГистограмма OPCODEПолем Это включает в себя подсчет частоты каждого уникального оптового кода (например,,MOVВCALLВJMP) в разобравом коде. Несмотря на то, что, казалось бы, простое, распределение Opcodes может быть удивительно раскрывающим. Удолошный или запутаненный код часто демонстрирует особую статистическую подпись в своей гистограмме Opcode по сравнению с типичной, доброкачественной прошивкой. Например, высокая частота инструкций по криптографическому или битью манипуляции может указывать на наличие шифрования или логики запугивания.

В дополнение к гистограммах Opcode, двигатель выполняет подробныеФункциональный анализ вызововПолем Анализируя график вызовов, двигатель может идентифицировать отношения между различными функциями и библиотеками. Он ищет призывы к известным опасным или небезопасным функциям, таким какstrcpyилиsprintf, которые подвержены уязвимостям переполнения переполнения. В нем также анализируется призывные конвенции и прохождение параметров, чтобы обнаружить потенциальные проблемы, такие как уязвимости формата или переполнения целочисленного целого числа.

Кроме того, двигатель может идентифицировать использование стандартных библиотечных функций и системных вызовов, что может дать представление о предполагаемой функциональности прошивки и помочь идентифицировать неожиданное или злонамеренное поведение. Эта комбинация анализа оптовых кодов низкого уровня и анализа вызовов функций высокого уровня обеспечивает многомерное представление о характеристиках прошивки, создавая богатый набор функций, который очень эффективен для моделей обучения машинного обучения для обнаружения широкого спектра угроз безопасности.

Определение известных уязвимостей и подозрительных моделей кода

Ключевой функцией статического анализа является выявление известных уязвимостей и подозрительных моделей кода. Это достигается за счет комбинации сканирования на основе подписи и эвристического анализа. Двигатель поддерживает комплексную базу данных известных уязвимых функций, общих ошибок кодирования и подписи вредоносных программ. Поскольку он анализирует разобранный код, он сравнивает функции и кодовые блоки с этой базой данных, чтобы идентифицировать точные совпадения или закрывать сходства.

Например, он может обнаружить наличие устаревших версий криптографических библиотек, которые, как известно, имеют уязвимости или определять конкретные паттерны кода, которые характерны для конкретного семейства вредоносных программ. Этот подход, основанный на подписи, очень эффективен для обнаружения известных угроз и обеспечивает прочную базовую линию для оценки безопасности.

Помимо подчинения подписи, двигатель использует эвристический анализ для выявления подозрительных паттернов кода, которые могут не соответствовать какой -либо известной подписи, но указывают на потенциально злонамеренные намерения. Это включает в себя поиск признаков комплексации кода, таких как использование непрозрачных предикатов, вставка мертвого кода или сглаживание потока управления, которые являются методами, которые часто используются авторами вредоносных программ, чтобы препятствовать анализу.

Двигатель также ищет аномальные структуры потока управления, такие как неожиданные прыжки в середину функций или самомодирующий код. Кроме того, он может обнаружить наличие твердых кодированных учетных данных, таких как пароли или клавиши API, встроенные непосредственно в двоичный, что является значительным риском безопасности.

Объединяя обнаружение на основе подписи с интеллектуальным эвристическим анализом, двигатель статического анализа обеспечивает надежный механизм для выявления как известных, так и ранее невидимых угроз в статическом коде прошивки.

Двигатель динамического анализа: мониторинг поведения времени выполнения

В то время как двигатель статического анализа обеспечивает глубокое понимание структуры кода прошивки, двигатель динамического анализа дополняет это путем наблюдения фактического поведения прошивки во время выполнения.

Это важный шаг, так как многие сложные угрозы, такие как логические бомбы, атаки на основе времени и динамически сгенерированный код, только раскрываются во время выполнения. Двигатель Dynamic Analysis работает, выполняя прошивку в высоко инструментальной и контролируемой среде, часто называемой песочницей или эмулятором. Эта среда предназначена для того, чтобы имитировать аппаратную и программную среду целевого ECU как можно более близко, а также обеспечивает возможность мониторинга и регистрации каждого взаимодействия, которое прошивка имеет с окружающей средой.

Анализируя этот поток данных времени выполнения, двигатель может обнаружить аномальные действия и поведенческие отклонения, которые являются сильными показателями вредоносных намерений. Эта перспектива выполнения необходима для раскрытия угроз, которые предназначены для уклонения от методов статического анализа.

Анализ банки автобусного трафика для аномальных сообщений

Основным направлением двигателя динамического анализа является анализСеть контроллера сети (банка) автобусного трафикаПолем

Автобус CAN является центральной нервной системой большинства современных транспортных средств, соединяющая различные ECU и позволяет им общаться. Это также является общей целью для злоумышленников, которые могут вводить вредоносные сообщения для обмена показаниями датчиков, отключить системы безопасности или контролировать критические функции транспортных средств. Динамический двигатель тщательно контролирует все сообщения о шине, сгенерированные анализом прошивки. Он регистрирует идентификаторы сообщения (IDS), полезные нагрузки данных и частоты передачи. Затем он применяет различные методы к этим данным для выявления аномалий.

Например, он может обнаружить передачу сообщений с необычными или несанкционированными идентификаторами, что может указывать на попытку поддать другой ECU. Он также может идентифицировать ненормальные шаблоны данных в полезных нагрузках сообщений, таких как внезапные нереалистичные изменения значений датчиков или передача данных, которые не соответствуют ожидаемому формату протокола.

Установив базовую линию «нормального» может тратить для данного ECU, двигатель может помечать любые существенные отклонения как потенциальные показатели компромисса.

Мониторинг системных вызовов и трассов выполнения

В дополнение к сетевому трафику, двигатель динамического анализа обеспечивает глубокую видимость во внутреннем выполнении прошивки путем мониторингаСистемные вызовы и следы выполненияПолем

Системные вызовы являются основным интерфейсом между прошивкой и базовым ядром операционной системы. Перехватывая и регистрируя все системные вызовы, сделанные прошивкой, двигатель может получить подробное понимание его взаимодействия с файловой системой, сетевым стеком и другими системными ресурсами.

Например, он может обнаружить попытки открыть, читать или записывать конфиденциальные файлы или установить несанкционированные сетевые подключения. Это имеет решающее значение для определения вредоносных программ, которые могут попытаться украсть данные, установить постоянные бэкдоры или общаться с сервером командования и контроля.

Двигатель также фиксирует подробные следы выполнения, которые обеспечивают пошаговый журнал инструкций, выполненных прошивкой. Это обеспечивает мелкозернистый анализ потока управления прошивкой и может использоваться для обнаружения различных атак во время выполнения. Например, он может идентифицировать попытки выполнить код из неисполнимых областей памяти (метод, известный как ориентированное на возврат программирования или ROP), или перезаписать указатели критической функции в памяти (метод, известный как угон Vtable).

Объединив представление высокого уровня, предоставляемое мониторингом системного вызовов с низкоуровневой детализацией трассировки выполнения, двигатель динамического анализа может создать полную картину поведения прошивки от выполнения прошивки, что позволяет ему обнаружить даже самые тонкие и сложные атаки.

Обнаружение поведенческих отклонений в режиме реального времени

Конечная цель двигателя динамического анализа - обнаружениеповеденческие отклоненияЭто сигнализирует о потенциальной угрозе безопасности. Это достигается путем объединения данных из анализа шины CAN, мониторинга системных вызовов и отслеживания выполнения для создания комплексной модели ожидаемого поведения прошивки. Эта модель основана на предполагаемой функциональности прошивки и установленных политиках безопасности для транспортного средства. Например, модель может указать, что конкретный ECU должен общаться только с определенным набором других ECU на шине CAN или что он должен получить доступ только к ограниченному набору файлов в файловой системе.

Как только эта базовая линия нормального поведения была установлена, двигатель может провести анализ в реальном времени для определения любых отклонений. Это может включать в себя широкий спектр действий, такие как ECU, внезапно передающий большой объем данных по шине CAN, процесс, пытающийся получить доступ к файлу за пределами назначенного каталога, или выполнение команды оболочки, которая не является частью стандартной работы прошивки.

Двигатель использует комбинацию алгоритмов обнаружения на основе правил и обнаружения аномалий для определения этих отклонений. Обнаружение на основе правил используется для обеспечения соблюдения известных политик безопасности, в то время как алгоритмы обнаружения аномалий могут выявлять новое и неожиданное поведение. Обнаружая эти поведенческие отклонения в режиме реального времени, двигатель динамического анализа обеспечивает мощный механизм для выявления активных атак и скомпрометированных ECU, что позволяет быстро реагировать на смягчение угрозы.

Двигатель машинного обучения: мозг Экюре

Двигатель машинного обучения (ML) является когнитивным ядром платформы Ecure, ответственной за преобразование необработанных данных, генерируемых статическими и динамическими анализами двигателей в действующий интеллект. В то время как статические и динамические двигатели являются искусными в выявлении известных уязвимостей и специфических поведенческих аномалий, двигатель ML обеспечивает возможность обнаружить новые, сложные и ранее невидимые угрозы.

Он действует как множитель силы, что позволяет Ecure выйти за рамки простого сопоставления подписи и обнаружения на основе правил к более адаптивной и прогнозирующей позиции безопасности. Двигатель предназначен для того, чтобы учиться на обширных и сложных наборах данных, полученных во время анализа прошивки, выявляя тонкие закономерности и корреляции, которые указывают на вредоносную деятельность. Это позволяет ECURE не только обнаруживать известные угрозы с высокой точностью, но и выявить уязвимости нулевого дня и передовые постоянные угрозы (APT), которые в противном случае избегали бы обнаружения.

Двигатель ML является ключом к способности Ecure обеспечить по-настоящему интеллектуальную и упреждающую защиту от постоянно развивающейся ландшафта автомобильных киберугроз.

Интеграция выходов статического и динамического анализа в качестве функций

Первым шагом в процессе двигателя ML является интеграция и инженерия функций потоков данных из статических и динамических аналитических двигателей. Это критический этап, поскольку качество и актуальность функций напрямую влияют на производительность моделей машинного обучения.

Двигатель берет разнообразный набор точек данных, сгенерированных другими двигателями, такими как гистограммы OPCODE, графики вызовов функций, журналы системных вызовов и могут быть схемами сообщений шины, и преобразует их в структурированный численный формат, который можно привести в алгоритмы ML. Этот процесс, известный как извлечение признаков, включает в себя различные методы. Например, гистограмма Opcode преобразуется в вектор функций, где каждое измерение представляет частоту определенного OpCode. График вызова функций преобразуется в набор функций, которые отражают отношения между функциями, такие как количество входящих и исходящих вызовов для каждой функции.

Двигатель также выполняет более продвинутую инженерию функций для захвата концепций более высокого уровня. Например, он может вычислять статистические функции из трафика шины CAN, такие как среднее и стандартное отклонение времени взаимосвязи сообщений или энтропия полезных нагрузок данных. Он также может извлекать функции из журналов системных вызовов, таких как последовательность системных вызовов, выполненных процессом, что может быть сильным показателем его намерения. Объединяя функции как статического, так и динамического анализа, двигатель ML создает богатое многомерное пространство функций, которое обеспечивает полное представление характеристик прошивки. Этот интегрированный набор функций является основой, на которой создаются модели ML, что позволяет им изучить сложные отношения между структурой кода прошивки и поведением времени выполнения.

Наблюдение за обучением для классификации известных угроз

Ключевым компонентом двигателя ML является использование его использованияконтролируемое обучениеклассифицировать известные угрозы. При таком подходе модели ML обучаются на маркированном наборе данных, где каждый образец прошивки помечается как «доброкачественный» или «вредоносный», и в случае вредоносных образцов, дополнительно классифицируемых по типу угрозы (например, «Троян», «Руткит», «Рансом -программное обеспечение»). В двигателе используются различные алгоритмы классификации, такие как машины для опорных векторных векторных (SVM), случайные леса и машины для повышения градиента, которые хорошо подходят для этой задачи.

Эти модели изучают конкретные шаблоны и функции в данных, которые связаны с каждым классом. Например, модель может узнать, что конкретная последовательность системных вызовов очень характерна для установки Rootkit или что конкретный шаблон OpCode характерна для известного семейства вредоносных программ. После обучения эти модели могут классифицировать новые невидимые образцы прошивки с высокой степенью точности, обеспечивая быстрый и автоматизированный способ выявления известных угроз.

Этот контролируемый подход к обучению необходим для создания базового уровня безопасности и для быстрого фильтрации известных вредоносных образцов из огромного количества прошивки, которые необходимо проанализировать.

Неконтролируемое обучение для обнаружения романов и нулевых атак

В то время как контролируемое обучение эффективно для известных угроз, оно бессильна против новых атак нулевых днем, для которых не существует помеченных данных. Вот гденеконтролируемое обучениестановится критическим. Двигатель ML использует неконтролируемые методы, в первую очередь обнаружение аномалий, для выявления этих неизвестных угроз.

Основная идея состоит в том, чтобы обучить модель на большом наборе данных «нормальных» или «доброкачественных» образцов прошивки. Модель изучает статистические свойства и поведенческие паттерны, которые являются типичными для законной прошивки ECU. Эта изученная модель «нормальности» может быть затем использована для определения любого нового образца прошивки, которая значительно отклоняется от этой базовой линии. Эти отклонения отмечены как потенциальные аномалии, что может указывать на уязвимость нулевого дня или новый, ранее невидимый вариант вредоносных программ.

Такие методы, как автоэкодовые и кластеризационные алгоритмы, особенно хорошо подходят для этой задачи. Используя неконтролируемое обучение, Ecure может обеспечить важный слой защиты от неизвестного, что позволяет ему обнаружить и предупреждать о сложных целевых атаках, которые в противном случае проскользнули бы через трещины.

Машинное обучение в Ecure: выявление расширенного обнаружения угроз

Ядро расширенных возможностей обнаружения угроз Ecure заключается в его сложном двигателе машинного обучения (ML), который выходит за рамки традиционных методов, основанных на подписи, для выявления как известных, так и неизвестных (нулевых) угроз. Этот двигатель предназначен для анализа обширных и сложных наборов данных, полученных как из статического, так и динамического анализа прошивки электронного блока управления (ECU) и поведения времени выполнения.

Используя комбинацию контролируемых, неконтролируемых и передовых методов глубокого обучения, Ecure может раскрыть тонкие закономерности, аномалии и уязвимости, которые были бы невозможны для человеческих аналитиков или обычных инструментов безопасности для обнаружения. Трубопровод ML разработан, чтобы быть надежным, масштабируемым и адаптивным, постоянно учиться на новых данных, чтобы оставаться впереди быстро развивающейся ландшафта автомобильной угрозы.

Этот раздел обеспечивает глубокое погружение в конкретные алгоритмы машинного обучения и передовые методы, которые питаются, предлагая практическое руководство для разработчиков и исследователей безопасности о том, как эти модели реализованы и развернуты на платформе.

Рекомендуемые алгоритмы машинного обучения для безопасности ECU

Двигатель Ecure ML не является монолитным; В нем используется разнообразный ансамбль алгоритмов, каждый из которых выбран для его конкретных сильных сторон при анализе различных аспектов данных ECU. Выбор алгоритма зависит от природы данных (например, статических двоичных функций, журналов динамического банки), типа угрозы, нацеленной (например, известных вредоносных программ, новых аномалий) и доступности меченных данных обучения. Этот многоалгоритм обеспечивает комплексное охват и высокую точность в широком спектре сценариев безопасности. Архитектура платформы предназначена для модульной, что позволяет интегрировать новые и улучшенные алгоритмы в качестве области машинного обучения и достижений автомобильной безопасности. Эта гибкость имеет решающее значение для поддержания современной защиты от противника, который постоянно инновации.

Таблица 1: Обзор алгоритмов машинного обучения в Ecure

Наблюдаемые модели обучения: SVM и случайный лес

Для сценариев, в которых доступны помеченные наборы данных из известных вредоносных программ и доброкачественной прошивки, Ecure использует мощные контролируемые модели обучения, такие какПоддержка векторных машин (SVM)иСлучайные лесаПолем Эти модели очень эффективны для классификации двоичных файлов прошивки ECU и поведения времени выполнения на предопределенные категории, такие как «вредоносные» или «доброкачественные». SVM работают, обнаружив оптимальную гиперплоскость, которая разделяет различные классы в высокомерном пространстве признаков, что делает их особенно надежными для классификационных задач с четкими краями разделения.

Они хорошо подходят для анализа функций, извлеченных из статического анализа, таких как гистограммы OPCODE, графики потока управления и графики вызовов функций, где вредоносный код часто демонстрирует различные структурные или статистические свойства. Случайные леса, метод обучения ансамбля, который создает множество деревьев решений, обеспечивает высокую точность и менее подвержена переоснащению, чем отдельные деревья решений. Они отлично подходят для обработки разнообразных и часто шумных наборов функций, полученных как из статического, так и из динамического анализа, обеспечивая не только классификацию, но и меру важности признаков, которая может быть неоценимой для понимания основной причины обнаруженной угрозы.

Модели глубокого обучения: CNNS и RNN для распознавания образцов

Чтобы справиться с сложной, последовательной природой данных ECU, Ecure включает в себя модели глубокого обучения, в частности,Сверточные нейронные сети (CNN)иПовторяющиеся нейронные сети (RNNS)Полем CNNs исключительно хороши в выявлении локальных узоров и функций в рамках более широкой структуры, что делает их идеальными для анализа бинарных данных.

Когда прошивка ECU представлена как необработанная последовательность байтов или матрицу, подобную изображению, CNN могут научиться распознавать характерные подписи семейств вредоносных программ, упаковщиков и методов запутывания. Это особенно полезно для обнаружения полиморфной вредоносной программы, где общая структура меняется, но некоторые низкоуровневые паттерны остаются последовательными. RNN, в том числе их более продвинутые варианты, такие какДлинная кратковременная память (LSTM)иЗакрытый повторяющийся блок (GRU)Сети, предназначены для обработки последовательных данных. Они являются моделью выбора для анализа данных временных рядов из динамического анализа, таких как журналы сообщений о шине или следы системного вызова. RNN могут изучать нормальные временные модели связи и выполнения ECU, отмечая любые отклонения, которые могут указывать на текущую атаку, такую как попытка отказа в службе услуги на шине CAN или аномальная последовательность системных вызовов, указывающих на корткит.

Неконтролируемые модели обучения: автоэкодоры для обнаружения аномалий

Специальной проблемой в области автомобильной безопасности является обнаружение атак нулевого дня и новое вредоносное ПО, для которого не существует помеченных примеров. Чтобы решить эту проблему, Ecure использует неконтролируемые методы обучения, с основным акцентом наАвтокодерыПолем

Автоэкодер - это тип нейронной сети, обученной реконструкции своего собственного ввода. Он состоит из двух частей: энкодер, который сжимает входные данные в более низкое скрытое представление, и декодер, который пытается реконструировать исходный вход из этого сжатого представления. Модель обучается исключительно данным, представляющим «нормальное» поведение (например, доброкачественное прошивное программное обеспечение или стандартный проезд BAN).

Ключевой принцип заключается в том, что AutoEncoder научится реконструировать нормальные данные с очень низкой ошибкой. Когда представлены аномальные данные (например, прошивка, инфицированная вредоносными программами, или сообщения о злонамеренных банках), модель будет бороться за точную реконструкцию, что приведет кВысокая ошибка реконструкцииПолем Эта ошибка служит мощным баллом аномалии, позволяя Ecure помечать новые и ранее невидимые угрозы, не требуя предварительного знания их конкретных подписей.

Усовершенствованные методы ML для анализа журналов ECU

Помимо стандартных моделей машинного обучения, ECURE предназначена для включения последних достижений в искусственном интеллекте для дальнейшего усиления его возможностей обнаружения. Архитектура платформы выглядит вперед, что ожидает необходимости более сложных методов для решения уникальных проблем автомобильных данных, таких как его высокий объем, скорость и сложность получения надежных меток.

Эти передовые методы имеют решающее значение для раздвижения границ того, что возможно в безопасности ECU, что позволяет обнаружить очень тонкие и уклончивые угрозы. Интегрируя эти современные методы, Ecure стремится обеспечить будущее решение, которое может адаптироваться к растущей сложности современных транспортных средств и развивающейся тактики вредоносных субъектов.

Использование больших языковых моделей (LLMS) для обнаружения аномалий

Новаторским подходом, который является пионером, является использованиеБольшие языковые модели (LLMS)Для обнаружения аномалий в бревнах ЭКУ. Традиционные модели ML часто требуют обширной инженерии функций для преобразования необработанных данных журнала в подходящий формат. Однако LLMS может обрабатывать последовательные данные, такие как журналы напрямую, изучая основную грамматику и структуру связи ECU. Исследования в этой области показали, что LLM, предварительно обученный только декодером, предварительно обученным массовому корпусу журналов общения ECU, может эффективно изучать нормальные модели поведения.

Модель обученаРядом с токеном прогнозирование (NTP)Задача, где он учится прогнозировать следующий токен в последовательности записей журнала. После обучения доверие к прогнозированию модели может использоваться в качестве оценки аномалии. Низкая оценка достоверности для конкретной записи журнала предполагает, что он значительно отклоняется от изученных нормальных моделей, что указывает на потенциальную аномалию.

Этот подход особенно мощный, потому что он может захватывать сложные, дальние зависимости в данных, которые могут пропустить более простые модели, и он может быть адаптирован к различным типам ECU и протоколам связи с минимальным переподготовкой.

Обработка ненадежных меток с регуляризацией энтропии

Одной из наиболее значительных практических проблем в обучении моделей ML для кибербезопасности является нехватка высококачественных, надежно маркированных данных. Метки для вредоносных программ часто генерируются автоматическими инструментами или ручным анализом, оба из которых могут быть подвержены ошибкам и несоответствиям. Новая техника, которую Ecure может использовать для решения этого, - эторегуляризация энтропии, как предложено в недавних исследованиях. Этот метод предназначен для обучения детектора аномалий на основе LLM, даже если предоставленные этикетки шумные или неполные.

Основная идея состоит в том, чтобы изменить учебную цель не только минимизировать ошибку прогнозирования в учебных данных, но и намаксимизировать энтропию прогнозов модели для токенов, которые помечены как аномальныеПолем Это побуждает модель быть не уверенными в отношении своей прогнозов для известных аномалий. Эта неопределенность затем обобщается на аналогичные, немеченые аномальные модели, эффективно обучая модель распознавать более широкий класс угроз, не будучи введенным в заблуждение неправильными этикетками.

Этот метод является значительным шагом вперед, поскольку он позволяет провести модельное обучение в сценарии «открытый мир», где не все аномалии известны или правильно обозначены во время обучения.

Трубов ML: от предварительной обработки данных до развертывания модели

Эффективность любой системы машинного обучения зависит не только от выбора алгоритмов, но и от надежности всего трубопровода, от необработанного приема данных до окончательного развертывания и мониторинга модели. Трубопровод ML Ecure предназначен для полностью интегрированного, сквозного рабочего процесса, который автоматизирует процесс превращения необработанных данных ECU в действенный интеллект безопасности.

Этот трубопровод построен для обработки масштаба и сложности автомобильных данных, гарантируя, что модели ML обучаются чистым, соответствующим функциям и что их производительность непрерывно контролируется и улучшается с течением времени. Этот систематический подход имеет важное значение для создания надежной и заслуживающей доверия платформы безопасности, которая может быть уверенно развернута в реальных автомобильных средах.

Инженерная инженерия и масштабирование данных (например, Minmaxscaler)

Первым шагом в трубопроводе ML является предварительная обработка данных и инженерия функций. Необработанные данные статического и динамического анализа часто являются шумными, неструктурированными и не подходящими для алгоритмов машинного обучения. Этот этап включает в себя очистку данных, обработку пропущенных значений и преобразование их в значимое численное представление. Для статического анализа это может включать извлечение таких функций, как N-граммы OpCode, свойства графа вызова функций или энтропия строки. Для динамического анализа он может включать агрегирование частоты сообщений о шине, расчет статистики последовательности системных вызовов или измерение отклонений времени. После того, как функции извлечены, их часто нужно масштабировать до общего диапазона, чтобы предотвратить функции с большими величинами до доминирования в процессе обучения.

Методы, какMinmaxscaler, которые пересекают функции в фиксированный диапазон (например, от 0 до 1), илиСтандарты, который стандартизирует функции, чтобы иметь нулевое среднее значение и единичную дисперсию, обычно используются. Это гарантирует, что все функции вносят одинаковый вклад в процесс обучения модели, что приводит к более стабильным и точным результатам.

Обучение, валидацию и непрерывное обучение модели

После того, как данные предварительно обработаны, и функции спроектированы, следующим этапом является обучение модели и валидация. Подготовленный набор данных обычно разделен на три части:Учебный набор, авалидация набори аТестовый наборПолем Модель обучена обучающему набору, а ее гиперпараметры настроены с использованием набора валидации для оптимизации его производительности. Наконец, производительность обобщения модели оценивается на невидимом наборе тестов, чтобы получить непредвзятую оценку ее точности. Этот строгий процесс проверки имеет решающее значение для предотвращения переживания и обеспечения того, чтобы модель будет хорошо работать на новых, невидимых данных.

Кроме того, трубопровод Ecure предназначен длянепрерывное обучениеПолем Поскольку выпущены новые версии прошивки и обнаружены новые угрозы, модели могут быть переподготовлены или настраивать новые данные. Это позволяет системе адаптироваться к развивающемуся ландшафту угроз, гарантируя, что ее возможности обнаружения оставались актуальными и эффективными с течением времени. Эта непрерывная петля обратной связи является ключевой функцией, которая делает Ecure динамичным и устойчивым решением безопасности.

Практический пример кода: извлечение opcode n-граммы для ML

Чтобы проиллюстрировать практическое применение трубопровода ML, рассмотрите задачу классификации двоичных файлов прошивки ECU. Общая и эффективная техника извлечения признаков - использоватьOpcode n-граммыПолем

N-грамм представляет собой смежную последовательность элементов 'n' из данной выборки текста или данных. В этом контексте N-грамм Opcode-это последовательность последовательных опкомпод от бинарного прошивки разборкой. Интуиция заключается в том, что разные вредоносные семьи или доброкачественные программы будут иметь различные статистические распределения последовательностей OpCode. Извлекивая все возможные N-граммы (например, для n = 3) из набора двоичных файлов и подсчета их частот, мы можем создать вектор высокоразмерных признаков для каждого бинарника.

Этот вектор может затем использоваться в качестве входной модели машинного обучения, такой как SVM или случайный лес для классификации. Этот метод отражает локальную синтаксическую структуру кода, которая может быть мощным показателем его функции и происхождения. Следующий фрагмент кода Python демонстрирует, как это можно реализовать с помощьюcapstoneРасборка иscikit-learn:

import os
from capstone import *
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# Function to extract opcode sequences from a binary file
def extract_opcodes(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        code = f.read()
    # Initialize Capstone for ARM architecture (common in ECUs)
    md = Cs(CS_ARCH_ARM, CS_MODE_ARM)
    opcodes = []
    for i in md.disasm(code, 0x1000):
        opcodes.append(i.mnemonic)
    return ' '.join(opcodes)

# Prepare dataset (example with two directories: benign/ and malicious/)
firmware_files = []
labels = []

for label, directory in [('benign', 'firmware/benign/'), ('malicious', 'firmware/malicious/')]:
    for filename in os.listdir(directory):
        if filename.endswith('.bin'):
            file_path = os.path.join(directory, filename)
            firmware_files.append(extract_opcodes(file_path))
            labels.append(label)

# Convert opcode sequences to feature vectors using n-grams
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(3, 3)) # Using 3-grams
X = vectorizer.fit_transform(firmware_files)

# Split data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# Train a Random Forest classifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the model
y_pred = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

Этот пример демонстрирует полный, хотя и упрощенный, рабочий процесс: извлечение функций из необработанных двоичных файлов, преобразование их в числовой формат, обучение классификатора и оценка его производительности. Это тот тип практического, ориентированного на разработчиков подход, который лежит в основе мощного двигателя ML Ecure.

Возможности Ecure в обнаружении вирусов и передовых вредоносных программ

Многослойная архитектура Ecure специально предназначена для обнаружения широкого спектра вредоносного программного обеспечения, от традиционных вирусов до сложных, спонсируемых состояниями передовые постоянные угрозы (APT).

Его эффективность проистекает из синергетической комбинации трех основных двигателей, каждый из которых способствует уникальной перспективе безопасности прошивки. Двигатель статического анализа превосходен при выявлении известных угроз и структурных недостатков, двигатель динамического анализа выявляет поведенческие аномалии, а двигатель машинного обучения обеспечивает интеллект для обнаружения новых и уклончивых атак. Этот всесторонний подход гарантирует, что ECURE может обеспечить надежную защиту от всего диапазона вредоносных программ, которые могут нацелиться на ECU.

Обнаружение известных вирусов и кортиков на основе подписи

Первой линией защиты от вредоносных программ часто является обнаружение на основе подписи, а статический анализ Ecure хорошо оборудован для этой задачи. Двигатель поддерживает обширную и непрерывно обновленную базу данных о сигнатурах вредоносных программ, которые включают в себя уникальные байтовые последовательности, паттерны кода и структурные характеристики известных вирусов, червей, троян и корткетов. Когда для анализа представлена новая бинарная прошивка, двигатель сканирует его для этих подписей.

Этот метод очень эффективен для обнаружения хорошо известных семейств вредоносных программ и их вариантов, обеспечивая быстрый и надежный способ выявления установленных угроз. Например, двигатель может обнаружить наличие известных руткитов, определив его характерные механизмы зацепления или конкретный метод скрытия файлов и процессов.

Этот подход, основанный на подписи, обеспечивает важную базовую линию безопасности, гарантируя, что общие и хорошо документированные угрозы быстро идентифицированы и нейтрализованы.

Эвристическое и поведенное обнаружение полиморфной вредоносной программы

Хотя обнаружение на основе подписи эффективно, его можно легко уклониться от полиморфного и метаморфического вредоносного ПО, которое изменяет свою структуру кода с каждой инфекцией, чтобы избежать обнаружения. Чтобы противостоять этому, Ecure использует эвристические и методы обнаружения на основе поведения.

Двигатель статического анализа использует эвристику для определения подозрительных моделей кода, которые указывают на запутывание или упаковку, которые являются общими методами, используемыми полиморфными вредоносными программами.

Однако динамический механизм анализа является ключом к побеждению этих методов уклонения. Следив за поведением времени выполнения прошивки, двигатель может обнаружить вредоносные действия, которые ведет вредоносное ПО, независимо от того, как структурирован его код. Например, он может обнаружить полиморфический вирус, наблюдая за его попытками изменить другие файлы в системе или его необычные модели сетевой связи, даже если код вируса выглядит совершенно отличным от любой известной подписи.

Этот подход, основанный на поведении, имеет важное значение для обнаружения и нейтрализации более сложных и уклончивых форм вредоносного ПО.

Обнаружение уязвимостей нулевого дня и продвинутых постоянных угроз (APT)

Наиболее сложными угрозами для обнаружения являются уязвимости нулевого дня и передовые постоянные угрозы (APT), которые часто определяются на заказ для конкретной цели и не имеют известных подписей. Именно здесь двигатель машинного обучения Ecure и его возможности обнаружения аномалий становятся незаменимыми.

Изучая нормальное поведение ECU, двигатель ML может идентифицировать любые отклонения, которые могут указывать на эксплойт нулевого дня или APT. Например, APT может использовать новую технику для эскалации привилегий или создания скрытого канала связи. Хотя эти действия могут не соответствовать какой -либо известной подписью, они, вероятно, отклонятся от установленной поведенческой базовой линии ECU, заставляя двигатель ML помечать их как аномальные.

Эта способность обнаруживать неизвестное является критической способностью в современной ландшафте угроз, где злоумышленники постоянно разрабатывают новые и сложные методы, чтобы избежать традиционных мер безопасности.

Тематическое исследование: обнаружение корткетов в памяти через бинарное и анализ трассировки и вызовов

Руткиты в памяти-это особенно коварный тип вредоносного ПО, который находится только в летучих памяти ЭБУ, не оставляя никаких следов на постоянном хранилище. Это затрудняет их обнаружение с помощью традиционного антивирусного программного обеспечения, которое в первую очередь сканирует файлы на диске. Ecure, однако, хорошо подготовлен для обнаружения этих угроз с помощью комбинации своих аналитических двигателей. Двигатель статического анализа может идентифицировать подозрительные паттерны кода в прошивке, которые указывают на механизм установки или инъекции Rootkit. Например, он может найти код, который выделяет большой, исполняемый блок памяти или кода, который зацепляется в системные функции. Двигатель динамического анализа затем обеспечивает окончательное доказательство. Следив за следами системного вызова, двигатель может наблюдать за вредоносными действиями Руткита в режиме реального времени. Он может видеть перехватывание системных вызовов Rootkit, скрывая свои собственные процессы и предоставляя задний ход для злоумышленника. Эта комбинация бинарного анализа и мониторинга времени выполнения обеспечивает мощный и эффективный метод для выявления даже самых скрытных корт в памяти.

Интеграция, развертывание и варианты использования для разработчиков и производителей

ECURE разработан не только как мощный автономный инструмент безопасности, но и как гибкую и интегрируемую платформу, которая может быть адаптирована к широкому спектру среды и вариантов использования в автомобильной промышленности. Его архитектура построена для масштабируемости и простоты развертывания, будь то в облачной инфраструктуре для крупномасштабного анализа или локального для чувствительных воздушных сред. Кроме того, его дизайн, управляемый API, обеспечивает бесшовную интеграцию с существующими инструментами для разработки и безопасности, что позволяет автоматизировать сканирование безопасности и включение данных уязвимости в существующие рабочие процессы. В этом разделе рассматриваются различные варианты развертывания, возможности интеграции и практические варианты использования для Ecure, демонстрируя ее ценность для разработчиков, производителей и менеджеров флота.

Параметры развертывания: облако, локальная и встроенная интеграция

Контейнерная архитектура Ecure, построенная на Docker, обеспечивает максимальную гибкость для развертывания. Это позволяет организациям выбирать модель развертывания, которая наилучшим образом соответствует их безопасности, масштабируемости и требованиям к затратам.

• Облачное развертывание:Для организаций, которые требуют масштабной масштабируемости и ресурсов по требованию, ECURE может быть развернута в общедоступной или частной облачной среде. Это идеально подходит для крупномасштабного анализа прошивки, такого как сканирование тысяч изображений прошивки у нескольких поставщиков в рамках трубопровода непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD). Развертывание облаков предлагает преимущества эластичности, позволяя масштабироваться или понижать ресурсы в зависимости от спроса и доступности, что позволяет командам безопасности получить доступ к платформе из любого места.

• Локальное развертывание:Для организаций со строгими требованиями безопасности данных и конфиденциальностью ECURE может быть развернута локально, в своих собственных центрах обработки данных. Это гарантирует, что конфиденциальные двоичные файлы прошивки и данные о уязвимости никогда не покидают безопасную сеть организации. Руководительное развертывание часто предпочитает автомобильные производители, которые обрабатывают весьма конфиденциальную интеллектуальную собственность и нуждаются в полном контроле над своей инфраструктурой безопасности.

• Встроенная интеграция:В будущем легкие аналитические двигатели Ecure потенциально могут быть интегрированы непосредственно в программное обеспечение ECU или выделенный модуль безопасности в автомобиле. Это позволило бы обнаружить и реагировать на угрозу в режиме реального времени, что позволит транспортному средству контролировать свою собственную позицию в области безопасности и принять меры для смягчения угроз по мере их возникновения. Несмотря на то, что это более продвинутый вариант использования, он представляет собой конечную цель автомобильной кибербезопасности: самозащитный автомобиль.

Интеграция с разработкой и инструментами безопасности

Чтобы быть по -настоящему эффективным, инструмент безопасности должен легко вписаться в существующие рабочие процессы разработчиков и специалистов по безопасности. Ecure разработан с учетом этого принципа, предлагая несколько точек интеграции, чтобы обеспечить безопасность не узкое место, а неотъемлемая часть процесса разработки.

Доступ к API для пользовательских интеграций

Ecure предоставляет всеобъемлющий и хорошо документированныйREST APIЭто обеспечивает программный доступ ко всем его основным функциям. Этот API позволяет разработчикам создавать пользовательскую интеграцию с другими инструментами и системами, такими как платформы управления уязвимыми, системами билетов, а также решения информации о безопасности и управлении событиями (SIEM). Например, разработчик может написать сценарий, который автоматически представляет новые сборки прошивки для анализа через API, а затем автоматически создает билет в своей системе отслеживания выпуска для любых обнаруженных уязвимостей. Этот уровень автоматизации имеет решающее значение для интеграции безопасности в быстро развивающуюся, гибкую среду разработки.

Интеграция трубопровода CI/CD для автоматического сканирования безопасности

Одной из самых мощных особенностей Ecure является его способность быть интегрированной непосредственно вCI/CD PipelineПолем Добавив шаг к трубопроводу, который вызывает API ECURE, организации могут автоматически сканировать каждую новую сборку прошивки на предмет уязвимостей, как только он будет создан. Этот подход «сдвига левых» к безопасности гарантирует, что уязвимости пойманы и зафиксированы в начале жизненного цикла развития, когда они намного дешевле и легче исправить. Эта интеграция может быть настроена для сбоя сборки, если обнаружены какие -либо критические уязвимости, предотвращая неверную код, когда -либо развернутое в транспортном средстве. Это автоматизированное непрерывное сканирование безопасности является краеугольным камнем современного, безопасного жизненного цикла разработки программного обеспечения.

Варианты использования в автомобильной промышленности

Универсальность Ecure делает его ценным инструментом для широкого спектра заинтересованных сторон в автомобильной промышленности, от инженеров, которые разрабатывают транспортные средства для менеджеров флота, которые их управляют.

Таблица 2: варианты использования Ecure от заинтересованных сторон

Для производителей: обеспечение безопасной разработки прошивки

Для автомобильных производителей Ecure является важным инструментом для обеспечения безопасности своих продуктов с нуля. Интегрируя ECURE в свои процессы разработки и тестирования, производители могут активно идентифицировать и исправлять уязвимости в своей прошивке, прежде чем он достигнет автомобиля. Это не только повышает безопасность и безопасность их транспортных средств, но также помогает защитить репутацию своего бренда и снизить риск дорогостоящих отзывов. ECURE также можно использовать для проверки безопасности прошивки от сторонних поставщиков, обеспечивая, чтобы вся цепочка поставок соответствовала стандартам безопасности производителя.

Для исследователей безопасности: помощь в обнаружении уязвимости

Для исследователей безопасности Ecure-это мощный инструмент для автоматизации утомительного и трудоемкого процесса обнаружения уязвимости. Передовые аналитические двигатели платформы могут быстро определить потенциальные недостатки безопасности в прошивке, позволяя исследователям сосредоточить свои усилия на наиболее перспективных областях для более глубоких исследований. Подробные отчеты, полученные в результате ECURE, предоставляют множество информации, которая может быть использована для понимания основной причины уязвимости и для разработки эксплойта подтверждения концепции. Это может значительно ускорить процесс исследования и привести к обнаружению большей уязвимости, которые затем могут быть ответственно раскрыты производителю для исправления.

Для менеджеров флота: мониторинг здоровья и безопасности транспортных средств.

Для менеджеров флота, которые несут ответственность за безопасность и безопасность большого количества транспортных средств, Ecure предоставляет мощное решение для непрерывного мониторинга. Развертывая Ecure в контексте управления автопарком, менеджеры могут получить представление о положении безопасности всего своего флота в режиме реального времени. Платформа может предупредить их о любых потенциальных проблемах безопасности, таких как транспортное средство, которое было скомпрометировано вредоносным ПО или демонстрирует аномальное поведение.

Эта возможность раннего предупреждения может помочь предотвратить переращивание инцидента в безопасности в серьезные операционные нарушения, обеспечивая безопасность водителей и целостность операций флота.

Будущее автомобильной безопасности и роли Экюр

Автомобильная промышленность находится на неустанных пути к большей связи, автономии и электрификации. В то время как эти тенденции обещают революционизировать транспортировку, они также создают постоянно расширяющийся и все более сложный ландшафт угроз. Проблемы безопасности сегодня будут затмеваться проблемами завтрашнего дня, поскольку транспортные средства становятся более интегрированными с критической инфраструктурой и в большей степени зависят от сложных алгоритмов программного обеспечения и машинного обучения.

В этом будущем статические решения по обеспечению безопасности, основанные на подписи, будут ужасно неадекватными. Потребность в адаптивных, интеллектуальных и упреждающих платформах безопасности, таких как Ecure, будет первостепенной. Ecure - это не просто инструмент на сегодня; Это платформа, предназначенная для развития и адаптации к проблемам будущего, обеспечивая надежную и устойчивую защиту для следующего поколения транспортных средств.

Развивающиеся угрозы и необходимость адаптивной безопасности

Будущее автомобильной безопасности будет определено новым классом угроз, которые являются более сложными, более целенаправленными и трудными для обнаружения. По мере того, как транспортные средства становятся более автономными, злоумышленники сместят свое внимание с управлением транспортным средством непосредственно на манипулирование датчиками и алгоритмами, которые управляют его решениями. Мы можем ожидать увидеть больше атак, подобных тем, которые продемонстрировали Lawen Lab Security Lab, где входы состязания используются для обмана систем восприятия транспортного средства.

Кроме того, по мере того, как транспортные средства станут более связанными, они станут более привлекательной целью для актеров национальных государств и организованных преступных групп, которые будут развертываться усовершенствованными постоянными угрозами (APT) для кражи данных, проведения шпионажа или даже осуществления саботажа. Защита от этих угроз потребует платформы безопасности, которая может учиться и адаптироваться в режиме реального времени, выявлять новые модели атаки и автоматически реагировать на них. Это основная миссия Ecure: обеспечить адаптивное решение безопасности, которое может оставаться впереди кривой в постоянно развивающейся ландшафте угроз.

Дорожная карта Ecure: улучшение моделей ИИ и расширение покрытия

Чтобы решить проблемы будущего, развитие Ecure - это постоянный процесс, с четкой дорожной картой для расширения его возможностей и расширения его охвата. Ключевым направлением этой дорожной карты является постоянное совершенствование моделей ИИ и машинного обучения. Это включает в себя включение новейших исследований в таких областях, как крупные языковые модели (LLMS) и генеративный ИИ, для дальнейшего расширения возможностей обнаружения аномалий и прогнозирования угроз.

Дорожная карта также включает в себя расширение поддержки платформы для более широкого спектра архитектур ECU, протоколов связи и операционных систем. По мере того, как автомобильная отрасль движется к более стандартизированной и открытой архитектуре программного обеспечения, ECURE будет развиваться, чтобы обеспечить комплексное покрытие безопасности для этих новых платформ.

Цель состоит в том, чтобы сделать Ecure De фактическим стандартом для безопасности автомобильной прошивки, платформы, которая так же важна для разработки безопасного транспортного средства, так как Crash Test для его физической безопасности.

Важность сотрудничества с открытым исходным кодом в автомобильной кибербезопасности

Проблемы автомобильной кибербезопасности слишком велики и слишком сложны, чтобы любая отдельная организация решала самостоятельно. Будущее автомобильной безопасности зависит от сотрудничества и обмена знаниями и ресурсами. Вот почему Ecure-это проект с открытым исходным кодом. Делая платформу открытой и доступной для всех, мы можем создать сообщество разработчиков, исследователей и производителей, которые могут работать вместе, чтобы повысить безопасность всей автомобильной экосистемы. Сотрудничество с открытым исходным кодом обеспечивает быстрое развитие и распространение новых методов безопасности, совместное использование интеллекта угроз и создание общего набора инструментов и стандартов для автомобильной безопасности.

Распространенное убеждение, что открытый и совместный подход - единственный способ построить будущее, где связанные и автономные транспортные средства не только инновационны и эффективны, но и безопасны для всех.

Внести свой вклад в GitHub

Открытый исходный код • Обучение сообществу • Будущее готово