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          IoT安全噩梦:Skill Squatting

          2019-02-19 10:58:51  来源:51CTO

          摘要:联网设备快速增殖,物联网(IoT)技术迅速超越了基本联网装置和可穿戴设备的范畴,语音处理等更复杂的互动式功能开始冒头,智能音箱之类声控设备迎来极大增长。
          关键词: 物联网 人工智能
            联网设备快速增殖,物联网(IoT)技术迅速超越了基本联网装置和可穿戴设备的范畴,语音处理等更复杂的互动式功能开始冒头,智能音箱之类声控设备迎来极大增长。
           
            Adobe Analytics 的调查研究显示:2018年,受访消费者中32%拥有智能音箱,上年同期的比例是28%。语音助手产品的采用率甚至超过了智能手机和平板电脑的——?#29575;?#19978;,有人预测:到2020年,全球将有2.25亿智能音箱走入消费者家中。
           
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            智能音箱蓬勃发展
           
            智能音箱市场膨胀的同时,我们不得不考虑这些设备走入家庭的潜在安全影响。一个不太为人所知的威胁就是“Skill Squatting ”(译为:技能偷占),该威胁很可能发展?#19978;?#23454;网络安全问题。
           
            语音助?#26234;?#21160;的设备依赖“技能”,或者说指示助手执行任务的声音指令组合。?#22791;?#29992;户通过短语下达声音指令时,设备注册该指令并?#33539;?#29992;户想要激活的技能。从开启客厅的灯盏,到往?#20309;?#28165;单上添加商品,甚至直接购买这些商品——用户下达的每一个指令都有相应的技能与之关联。
           
            每个智能助手都有能力在软件小程序的驱动下变得更智能,可以自动执行处理进程。这些小程序会查询指令,然后通过执行一系列相关技能来完成指令指示的任务。?#28909;?#35828;,在厨房准备晚餐时可以指示智能音箱“播放晚餐音乐”,音箱便会?#19994;?#30456;应歌单,激活距离最近的扬声器开始播放。但要执行该指令,智能音箱必须先准确翻译用户的语音指示,再将该指令与用户想要激活的特定技能相关联。
           
            去年9月,亚马逊报告称,开发人员已对超3,500个?#25918;?#25512;出了5万多个Alexa技能。报告发布后的4个多月中肯定还有新的技能不断添?#25317;紸lex技能库中。
           
            语音处理技术目前看起来似乎没有局限性,这一点既令人振奋,又使人担忧。语言处理领域有些像是狂野西部时代,创新?#21344;?#26080;限,但防护?#24067;?#20046;没?#26657;?#29992;户对相关风险的认知几近为零。
           
            同音异形字之殇
           
            智能音箱错接技能会发生什么情况?通常也就是用户万般无奈,只好一遍遍重复自?#21512;?#35201;执行的操作指令。然而,除了情绪上的沮丧和愤怒,智能音箱错误理解用户指令能造成的后果更为可怕。
           
            语音处理技术并不能总是正确翻译指令。同音异形字或发音不清晰的指令常能引起错误解析。在亚马逊Alexa?#25945;?#19978;测试过53.7万条单字语音样本后,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(UIUC)的研究人员发现了27个可预测的错误。其中一些是同音异形字,?#28909;?ldquo;sale”和“sail”,但有些就带有不同的语音结构了,?#28909;?ldquo;coal”和“call”,或者“dime”和“time”。
           
            所有这些潜在错误将用户暴露在了触发意外指令的风险之?#26657;?#20063;就给网络罪犯开辟了一条新的攻击途径。恶意黑客可以盯准可预测错误,寄希望于重定向指令到恶意技能,以便窃取口令信息、入侵家庭网络,甚或将录音发送至第三方。这就是所谓的技能偷占( Skill Squatting )攻击。
           
            以“coal”和“call”为例:“call mom”(给妈妈打电话)是智能音箱常会收到的语音指令。黑客可以开发一条能被“coal mom”语音激活的技能。“coal mom”与“call mom”从意思上讲完全不同,且“coal mom”不太可能作为合法指令注册,但智能音箱很容易搞混二者,去执行黑客的恶意指令,然后连接回正确的技能,在此期间用户毫无所觉。
           
            UIUC研究团队的测试?#26657;?7个可预测错误中有25个都至少能被偷占成功一次——93%的成功率。
           
            武器化
           
            尽管?#24418;?#22312;实验环境外发现此类攻击,但我们很容易想象该攻击的现实世界应用。过往经验告诉我们,语音识别系统会?#22797;恚?#29992;户家庭网络?#26790;?#26435;会被错误地交给网络罪犯。通过激活被偷占的技能,恶意黑客甚至无需执行所请求的指令就能抽取用户的账户、家庭网络和口令信息。因为这些设备通常不带屏幕?#20063;?#20316;很快,被偷占的技能可能激活太快以致用户注意不到。与其他攻击类似,网络罪犯能利用人类行为及可预测错误劫持预定指令,将用户?#23478;?#21521;恶意技能。
           
            虽然目前还没出现WannaCry或熔断/幽灵漏洞级别的大规模技能偷占攻击,不足以拉响警报,但与所有创新一样,语音处理技术总会出现?#25910;稀?#32593;络安全人员和消费者需?#38505;娑源齀oT设备安全问题。只要想想近半数美国家庭拥有智能音箱,难免会对这一数?#30452;?#21518;的大量网络犯罪潜在受害者数量暗暗心惊。

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