无线可穿戴设备自动化安全评估：技术与实践

### 无线可穿戴设备自动化安全评估：技术与实践 在当今数字化时代，无线可穿戴设备的安全性至关重要。为实现对这些设备的自动化安全评估，我们聚焦于几个关键的核心方面，并设计了相应的原型技术。 #### 1. 模糊测试核心要素 模糊测试在无线可穿戴设备的安全评估中起着关键作用，它主要依赖于三个核心方面： - **有效测试用例样本获取**：按照标准获取有效测试用例样本或对其进行规范定义。 - **协议字段识别与突变策略**：确定协议字段并制定相应的突变策略。 - **测试执行与协调**：模糊测试过程需要较长时间，并且要采用合适的协调方式来识别可能的异常或从死胡同状态中恢复。 在研究中，根据无线协议规范的可用性和开放性，可以采用基于突变和基于生成的两种方法。以基于突变的模糊测试为主时，可能会出现代码覆盖率损失的情况。不过，基于突变的模糊测试允许根据设备指纹识别过程中捕获的帧或主动询问时捕获的帧自动生成测试用例，同时无需深入了解底层通信协议。这有助于对更广泛的可穿戴设备进行测试，但可能会增加时间和过程上下文管理的成本。 目前，在软件漏洞识别领域，模糊测试技术和工具的开发取得了显著进展，来自学术、行业和社区等多个方面。以下是一些知名的模糊测试项目： | 策略类型 | 项目名称 | | ---- | ---- | | 基于突变 | AFL（American Fuzzy Lop）、Boofuzz、Bbuzz、Zzuf | | 基于生成 | Peach（现属GitLab）、Spike（已弃用）、Defensics（商业解决方案） | #### 2. 原型概念描述 为了实现无线可穿戴设备的自动化安全评估，我们提出了关键原则，定义了功能需求，并设计了一个可操作的原型。最终原型的设计类似于一个安全门，利用一系列传感器对通过该门的设备进行各种功能测试和评估。这种概念性方法有助于在设备被公开佩戴或隐藏的情况下进行安全评估，能够实现以下几个高级效果： - 评估用户佩戴的可穿戴设备的安全级别。 - 评估已识别漏洞的严重程度。 - 禁止在特定安全级别的场所佩戴和使用可穿戴设备。 - 识别隐藏或秘密的可穿戴设备。 核心的自动化功能测试和评估主要针对以下活动： 1. **被动指纹识别**：通过拦截可穿戴设备的无线电频谱广播进行被动指纹识别。在此阶段，对接收的广播数据进行解读，以识别硬件芯片制造商、型号，如有可能还能识别设备本身。 2. **已知漏洞识别**：根据被动指纹识别的数据，查询包含已知和公开披露的通用或特定漏洞及其元数据的数据库，以识别可穿戴设备的已知漏洞。 3. **主动交互**：与可穿戴设备进行主动交互，验证已识别的漏洞，获取更多指纹数据，或进行自动化测试以尝试触发未知漏洞。具体包括验证已识别漏洞的可利用性、进一步进行指纹识别以及在无线协议层面使用模糊测试方法进行自动化漏洞识别和探测。 原型的流程具有以下层次结构： ```mermaid graph LR A[无线待测设备（DUT）] --> B[无线传感器及相关硬件协议驱动（HPD）模块] B --> C[异步消息排队和管理] C --> D[领域特定语言（DSL）] D --> E[流量记录和过滤] E --> F[用户脚本] ``` - **无线待测设备（DUT）**：一个或多个商用现货（COTS）可穿戴无线设备。 - **无线传感器及相关硬件协议驱动（HPD）模块**：原型设计包含必要的硬件，以覆盖COTS可穿戴设备使用的相应射频频段。可以使用针对特定协议设计的芯片或通用软件定义无线电（SDR）。为了与DUT进行交互，需要在原型操作系统层面进行相关的HPD集成。HPD模块由相关包装器监督，以确保与自动化交互过程的更高抽象层进行交互。原型不仅要收集与设备正常运行相关的数据，还要收集用于指纹识别的辅助信息，并生成可能超出协议规范正常范围的无线电协议变体。包装器通过消息排队过程允许与特定的无线传感器进行交互。 - **异步消息排队和管理**：该模块允许更高抽象层向一个或多个HPD注入和接收数据。 - **领域特定语言（DSL）**：这是一个基于通用API的结构，用于形成注入消息或从消息队列接收数据。它可以根据无线协议规范创建和解释原始数据包或标准消息。 - **流量记录和