IoT安全噩梦：Skill Squatting

2019-02-19 10:58:51 来源：51CTO抢沙发

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——事实上，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。

　　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)，该威胁很可能发展成现实网络安全问题。

　　语音助手驱动的设备依赖“技能”，或者说指示助手执行任务的声音指令组合。当该用户通过短语下达声音指令时，设备注册该指令并确定用户想要激活的技能。从开启客厅的灯盏，到往购物清单上添加商品，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。比如说，在厨房准备晚餐时可以指示智能音箱“播放晚餐音乐”，音箱便会找到相应歌单，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个品牌推出了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加到Alex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，创新空间无限，但防护也几乎没有，用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，只好一遍遍重复自己想要执行的操作指令。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平台上测试过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，比如“sale”和“sail”，但有些就带有不同的语音结构了，比如“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中，也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研究团队的测试中，27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

　　尽管尚未在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，语音识别系统会犯错，用户家庭网络访问权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且操作很快，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，将用户导引向恶意技能。

　　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故障。网络安全人员和消费者需认真对待IoT设备安全问题。只要想想近半数美国家庭拥有智能音箱，难免会对这一数字背后的大量网络犯罪潜在受害者数量暗暗心惊。

第三十五届CIO班招生
国际CIO认证培训
首席数据官（CDO）认证培训

责编：baiyl

免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。