BayesImposter：基于贝叶斯估计的针对工业控制系统的 .bss 伪装攻击
密码学与安全
2022-10-10 v1
摘要
在过去六年中，若干论文利用内存去重触发各种安全问题，例如泄露堆地址并导致物理内存中的比特翻转。成功进行内存去重的最基本要求是提供物理页面的相同副本。近期工作使用暴力方法创建物理页面的相同副本，从攻击者角度看这是一种不准确且耗时的原语。我们的工作通过提供一种在特定领域结构化方式来在云环境下的工业控制系统（ICS）上下文中复制物理页面，开始填补这一空白。在此，我们展示一种新的攻击原语——BayesImposter，其指出攻击者可使用贝叶斯估计技术复制云协议的目标控制 DLL 文件的 .bss 段。与近期工作中使用的暴力方法相比，我们的方法所需内存更少（即 4 KB 对比 GB）且时间更短（即 13 分钟对比数小时）。我们指出 ICS 可表示为状态空间模型；因此，贝叶斯估计是与内存去重结合以在云环境中成功攻击的理想选择。为展示 BayesImposter 的威力，我们使用缩比自动高架仓库与来自西门子工业级 SIMATIC S7-1500 PLC 作为目标 ICS 构建了真实世界自动化平台。我们展示 BayesImposter 可预测性地向 PLC 注入虚假命令，从而可能在目标 ICS 中造成设备损毁与机器故障。此外，我们展示 BayesImposter 能够对目标 ICS 进行对抗性控制，导致严重后果，例如致人死亡却看似意外。因此，我们也提供了防范该攻击的对策。
引用
@article{arxiv.2210.03719,
title = {BayesImposter: Bayesian Estimation Based .bss Imposter Attack on Industrial Control Systems},
author = {Anomadarshi Barua and Lelin Pan and Mohammad Abdullah Al Faruque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03719},
year = {2022}
}