IoTective: Automated Penetration Testing for Smart Home Environments
Kevin Nordnes, Jia‐Chun Lin, Ming‐Chang Lee, Victor I. C. Chang · 2024
Den raske utbredelsen av Internet of Things (IoT) har reist betydelige bekymringer angående sikkerheten og personvernet til sammenkoblede smarte miljøer. Denne masteroppgaven presenterer IoTective, et automatisert verktøy for penetrasjonstesting designet for å vurdere sikkerhetstilstanden til IoT-enheter og -systemer. IoTective benytter seg av ulike skanningsteknikker, inkludert Wi-Fi, Bluetooth og ZigBee, for å identifisere sårbarheter, oppdage enheter og samle verdifull informasjon for analyse. Verktøyets brukervennlige grensesnitt og automatiseringsfunksjoner minimerer behovet for manuell innblanding, noe som gjør det tilgjengelig både for nybegynnere og erfarne sikkerhetsanalytikere. Gjennom vår Proof-of-Concept (PoC) demonstrerer IoTective sin effektivitet i å identifisere sårbarheter i et bredt spekter av smarte hjemmeenheter og -systemer. Verktøyets regelmessige oppdateringer, komplementaritet med manuell testing og funksjoner for prioritering bidrar til suksessen som et omfattende verktøy for vurdering av IoT-sikkerhet. Fremtidig arbeid inkluderer utvidelse av testing for spesifikke produsenter for å inkorporere støtte for flere leverandørers APIs, slik at det blir mulig med grundigere analyser og målrettet sårbarhetsdeteksjon. Med den kontinuerlige utviklingen av IoT-teknologier, bidrar IoTectives bidrag til feltet for vurdering av IoT-sikkerhet og dets potensial for videre forbedring til å gjøre det til en verdifull ressurs for sikring av IoT-miljøer.