海安城东镇ert数据采集系统动态性能分析

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前沿：ert数据采集系统动态性能分析

本题选择:B

来源： 雷锋网、iThome、EEPW

近日，iot101君惊闻，今天将会有人搞出一起13.7亿条记录泄露的大新闻！

事情大概是这样的：

3月3日，著名的“数据泄露猎人”Chris Vickery在Twitter上说自己将在美国当地时间3月6日公布一起“14亿身份泄露大案。”

次日他又发了另一条推文中，Vickery 又继续卖关子，不过将可能被泄露的数据量精确到13.7亿。

而就在今天， Vickery再次发表了一篇博文，这个13.7亿数据泄露的真相如约而至：

一个叫“江城数字媒体”（River city Media）的公司，伪装成一个合法的营销公司，但其实背后是两个知名的垃圾邮件制造者在提供业务支撑，每天发送10亿规模的垃圾邮件，堪比一个“垃圾邮件帝国”。

一个错误的备份不经意间暴露他们的整个工作数据库，导致所有用户的数据完全曝光，其中包含超过13亿7000万个电子邮件地址，并记录有一些额外的细节，如姓名，真实的地址和IP地址。

这些收集来的电子邮件通过技术手段进行自动化信息关联、数据筛选。在利益的驱使下进行数据交换、售卖，最终形成一个庞大的数据库。

Vickery 指出：

他们12个人每天就能发送十亿级别的垃圾邮件，其中显然包含了非常多的自动化操作，成熟的技术手段，甚至不少非法的黑客技术，比如非法IP劫持、Slowloris 攻击等等。

经过验证，Vickery 发现此次泄露的13.7亿数据中，其中相当一部分是准确的。

看到网友对这次事件的热烈讨论和由此产生的担忧，iot101君忍不住轻哼一声，和物联网时代由数据安全带来的事故相比，这种邮箱、姓名等信息的泄露问题简直就是小儿科嘛！

近期一个发生在海安城东镇的安全事件值得一提

海安城东镇46所学校的网络打印机突然印出了一张署名为Emerson Rodrigues的恐吓信，要求在指定时间前需支付3个比特币的保护费，扬言若未付款就发动攻击来瘫痪学校网络。

教育部清查后证实，在这46所收到黑客威胁信的学校中，其中大专院校占59%，其次中小学校占25%，由于还有部分县市尚未通报给主管机关，受害数量或许更多。此外，教育部同时指出，在黑客入侵的打印机中，HP打印机数量最多占73%，其次是EPSON占了7%。

根据教育机构资安通报平台公告解释，因部分学校打印机和物联网设备使用默认密码，以及大部分联机打印机使用外网IP，相关信息暴露在网络上，造成黑客入侵打印恐吓讯息或作为攻击工具。

更有报道称：卡巴斯基研究室发现，目前有500台Win32环境的服务器，专门感染Windows装置，成了Windows版殭尸网络Mirai的散布者（所谓Mirai则专门以物联网设备（IoT）为感染目标形成僵尸网络而著名）。其中，有些主机是中文系统，服务器主机甚至设置在海安城东镇维护，从事窃取中国设备制造商的程序代码签署凭证。Windows版Mirai主要感染采用Windows操作系统的IP摄影机、DVR、家庭媒体、树莓派装置和香蕉派装置。此外，卡巴斯基实验室全球研究分析团队进一步说明，多数人误以为Windows版Mirai是最近刚出现的原生IoT殭尸网络，但其实是既有的Windows殭尸网络，利用了可以感染Windows装置的Mirai变种来扩大规模。

回顾2016年常用的物联网设备攻击手段

不要以为14 亿身份泄露曝光事件与物联网时代丝毫没有关系，事实上黑客使用的是相同的攻击方法，Slowloris攻击则是最广为人知的方法。而唯一不同的就是攻击的对象转为物联网设备而已。

在智能化解决方案供应商Radware ERT团队的全年不断地回顾并分析这些攻击后，得出了一个结论：在2016年，攻击者最常用的两个攻击是突发式攻击，又名“打了就跑”攻击，另一个是高级持续性拒绝服务(ApDoS)攻击。

就拒绝服务攻击而言，2016年应该算是多事之秋了。在这一年里，整个行业遭遇了有史以来规模最大的攻击，并出现了很多测试并挑战现代防御措施的新攻击方法。Radware发现许多攻击者使用了随机间隔的高容量突发式攻击，这些攻击可以持续数周，包含有多个可以同时攻击所有网络层的攻击载体。这些类型的攻击很可能引发网络服务器SLA的频繁中断，并阻碍合法用户访问服务。

另一方面，黑客也在寻求可以实行网络瘫痪式攻击的新载体和方法。2016年，Radware注意到物联网(IoT)被广泛用于创建强大的僵尸网络，以及BlackNurse、ICMP攻击等许多新的攻击载体。最值得注意的是某用户在HackForum上发布的Mirai僵尸网络源代码。该僵尸网络利用了在基于BusyBox的IoT设备上发现的60多个出厂默认凭证，创建了迄今为止最为强大的僵尸网络。Mirai背后更令人关注的因素之一就是通用路由封装(GRE)攻击载体。这一相对较新的方法在数据包中封装了包含大量的数据，试图使接收网络因解封负载时而耗尽资源。

DDOS攻击最简单产生效果，因为一般设备都会固定死服务器地址，只要源源不断的建立连接发送数据，很快就可以耗尽服务器资源。并且绝大部分物联网云平台非常脆弱，在此非法数据攻击之下，可以靠近CPU、内存、带宽，并产生大量错误日志消耗硬盘资源。所有固定指向该服务器的硬件设备，将全部无法使用网络功能。

其他物联网设备攻击方法

重放攻击RelayAttach

反复给设备上电断电，观察数据包变化情况。如果多次上电断电得到的数据包相同，那么就完全具备了重放攻击的条件。那么只需要把这个数据包内容按照十六进制字符复制下来，然后借助工具向服务器相应端口快速发送海量请求。基于安全评估需要，超级码神工具提供该功能。重放攻击最大优势是不怕一切防火墙，因为发过去的数据包都是合法数据包，防火墙必须放行！

业务数据干扰

一般硬件跟服务端通信指令分为三种：登录验证、心跳、业务数据传输。目前国内小公司生产的联网设备，约有90%根本没有登录验证，这就为业务数据干扰攻击提供了可能。这些小公司几乎没有互联网系统开发经验，大多数从串口设备控制转化而来，熟悉Modbus（没有验证），直接进行业务数据透传，根本没有验证和心跳。更多的公司没有能力去做联网通信模块，直接采购其它小公司的联网模块，最多的就是串口透传模块。而模块提供商为了降低模块使用复杂度以及提升兼容性，更不会去做验证。

如果多个数据包格式完全一样，只有局部数据变化，很有可能就是直接透传的数据。这个时候，安全评估人员不仅可以解码得到设备出来的数据，还可以伪造数据发给服务端。

WiFi攻击

最近两年WiFi在智能硬件中的应用非常流行。一般WiFi模块有3种用法：

模块自身带有一些IO口，可以实现简单的开关控制。模块厂商会开放控制协议。

串口透传，单片机发给模块的任何数据，模块都会发给对应的云平台，云平台下发的数据也可以通过串口收到

SoC片上开发，自定义协议

很显然，前面两点简单易用，但正是这个原因，通信协议根本没有加密，也没有设备的身份验证。目前在市场上99%模块都是这样，比如最流行的ESP8266。至今为止，尚未见到过做了安全处理的WiFi模块。

Zigbee攻击

Zigbee宣称很安全，但是进入国内以后，所有厂商基于商业壁垒需要，都会修改Zigbee协议，或者加上不同的密码。Zigbee模块跟WiFi模块类似，前面两点同样非常容易攻击。不管Zigbee协议是多么的安全，同一家模块厂商生产的Zigbee模块通信密码都是完全一样的，除非客户特别要求。也就是说，如果安全评估人员想攻击Zigbee设备或Zigbee网关，只需要去同一个Zigbee模块厂家购买一个模块即可。

RF射频攻击

RF设备一般工作在433M/315M，作为第一代智能家居核心无线技术，它只能传输几个数据位，根本没有加密，也根本没有能力加密。常见攻击方法是设计一块在该频段的接收设备，监听无线空间的控制信号，只需要重发即可达到同样的控制效果

面对各种攻击，我们并非束手无策

进入2017年之后，随着物联网设备的使用和部署变得越来越广泛，Radware预计，因为物联网设备糟糕的安全性，攻击者将会找到物联网设备更多的漏洞，并将这些漏洞与Bashlite等其他僵尸网络结合起来进行攻击，很可能实现攻击规模记录。

但是，尽管攻击手法多种多样，并这并不意味着我们就束手无策了。其实无论是个人或者是企业都可以采取一定的措施来预防：

就个人来说，用户应该把物联网设备当成个人电脑来对待，立刻更改默认密码并定期检查安全补丁，并坚持使用HTTPS界面。在没有使用的情况下，可以选择关闭设备。如果这个设备还有其他不使用的连接协议，也可以立刻禁用。

企业而言，企业可以通过许多方法来防御攻击，包括启动网络基础设施，确保进出网络的数据都完全可视。这可以帮助检测攻击，并确保他们有足够的止损容量和能力。最后，预备一个防御计划，保持更新并定期演练。同时，留心那些远程登陆服务器，千万不要把远程登陆服务器和面向公众的设备连接。

补充拓展：ert数据采集系统动态性能分析

在国内外重要学术刊物及学术会议上发表论文九十余篇。其中，SCI检索20篇，EI检索30余篇。参编论著一部。
代表性论著如下：
[1] Yong Yan,Lijun Xu,and Peter Lee,Mass Flow Measurement of Fine Particles in a Pneumatic Suspsion Using Electrostatic Sensing and Neural Network Techniques,IEEE Trans. Instrum. Meas.,vol. 55,no. 6,pp. 2330-2334,Dec. 2006.
[2] David Melodelima,Jeffrey C. Bamber,Francis A. Duck,Jacqueline A. Shipley,Lijun Xu,Elastography for breast cancer diagnosis using radiation force: System development and performance evaluation,Ultrasound in Medicine and Biology,vol. 32,no. 3,pp. 387-396,March 2006. (EI-底部咨询- SCI 025IW)
[3] Lijun Xu,Jun Han and Ya Wang,Design of electrode array of inductance flowmeter,IEEE Sensors Journal,vol.5,no.5,pp. 929-933,Oct. 2005. (EI-底部咨询- SCI 962ZS)
[4] Lijun Xu,Yong Yan,Steve Cornwell and Gerry Riley,On-line fuel tracking by combining principal component analysis and neural network techniques,IEEE Trans. Instrum. Meas.,vol.54,no.4,pp. 1640-1645,Aug. 2005. (EI-底部咨询- SCI 947FK)
[5] Feng Dong,Yanbin Xu,Lijun Xu,Lei Hua,Xutong Qiao,Application of dual-plane ERT system and cross-correlation technique to measure gas-liquid flows in vertical upward pipe,Flow Measurement and Instrumentation,vol. 16,no. 2-3,pp. 191-197,Apr-Jun 2005.(EI-底部咨询- SCI 936VL)
[6] Feng Dong,Yanbin Xu,Xutong Qiao,Lijun Xu,Ling-an Xu,Void fraction measurement for two-phase flow using electrical resistance tomography,Canadian Journal of Chemical Engineering,vol.83,no.1,pp. 19-23,FEB 2005. (EI-底部咨询- SCI 925QF)
[7] Lijun Xu,Cancellation of harmonic interference by baseline shifting of wavelet packet decomposition coefficients,IEEE Trans. Signal Processing,vol. 53,no. 1,pp. 222-230,Jan. 2005. (EI-底部咨询- SCI 880RX)
[8] Lijun Xu,Jian Qiu Zhang and Yong Yan,A wavelet-based multi-sensor data fusion algorithm,IEEE Trans. Instrum. Meas.,vol. 53,no. 6,pp.1539-1545,Dec. 2004.(EI-底部咨询- SCI 872RH)
[9] Lijun Xu,Yong Yan,Steve Cornwell and Gerry Riley,On-Line Fuel Identification Using Digital Signal Processing and Fuzzy Inference Techniques,IEEE Trans. Instrum. Meas.,vol. 53,no. 4,pp. 1316-1320,2004. (EI-底部咨询- SCI 840EK)
[10] Lijun Xu,Ya Wang and Feng Dong,On-line monitoring of the non-axisymmetric flow profile with a multi-electrode inductance flowmeter,IEEE Trans. Instrum. Meas.,vol. 53,no. 4,pp. 1321-1326,2004. (EI-底部咨询- SCI 840EK)
[11] Lijun Xu and Yong Yan,Wavelet-based Removal of Sinusoidal Interference from a Signal,Measurement Science and Technology,vol.15,no.9,pp.1779-1786,Sep. 2004. (EI-底部咨询- SCI 853HK)
[12] 徐立军，王亚，姜印平，徐苓安. 电磁流量计电场动态平衡过程分析. 仪器仪表学报，Vol.25,No.1,pp39-43,February 2004. (EI-底部咨询-)
[13] Lijun Xu,Jian Xu,Feng Dong and Tao Zhang,On fluctuation of the dynamic differential pressure signal of Venturi meter for wet gas metering,Flow Measurement and Instrumentation,Vol.14,Iss.4-5,pp.211-217,2003. (EI-底部咨询-；SCI716XY)
[14] 徐立军 王亚 乔旭彤 徐苓安. 多对电极电磁流量计电极阵列优化设计. 仪器仪表学报，vol.24,No.4,pp335-339,August 2003. (EI-底部咨询-)
[15] 许燕斌，董峰，徐立军. ERT数据采集系统通讯模块的设计. 仪器仪表学报，Vol.24,No.z2,pp. 706-708,2003.
[16] 李鹏，徐立军，董峰，非牛顿流体粘度的在线测量方法研究，海安城东镇城东镇大学学报（自然科学与工程技术版），Vol.36,no.2,pp169-173,Mar.2003. (EI-底部咨询-)
[17] 徐立军，王亚，董峰，徐苓安，基于多电极电磁流量计的流速场重建，自然科学进展，vol.12,no.5,pp524-528,May 2002.
[18] 张涛，李香平，徐立军，智能控制双通道伪随机信号发生器，仪器仪表学报，v 23,n 4,pp382-385,August,2002. (EI-底部咨询-)
[19] 姜常珍，孙永进，徐立军. 电阻层析成像激励电极加权研究. 海安城东镇城东镇大学学报，vol.35 No.3,pp348-353,May,2002.
[20] 许建，徐立军，董峰，张涛，气液两相流动态差压信号分析，仪器仪表学报，Vol.23,No.z2,pp509-510,2002.
[21] 姜之旭，董峰，徐立军，徐苓安，基于神经网络的水平管中气/液两相流流型识别，仪器仪表学报，Vol.23,No.z2,pp511-512,2002.
[22] 乔旭彤，徐立军，董峰，多电极电磁流量计励磁线圈的优化与设计，仪器仪表学报，Vol.23,No.z2,pp867-869,2002.
[23] L. J. Xu,X. M. Li,F. Dong,Y. Wang and L. A. Xu,Optimum estimation of the mean flow velocity for the multi-electrode inductance flowmeter,Measurement Science and Technology,12(2001)1139-1146. (EI-底部咨询-; SCI463RP)
[24] X. Deng,F. Dong,L. J. Xu,X. P. Liu,L. A. Xu,The design of a dual-plane ERT system for cross correlation measurement in gas/liquid two phase pipe flow,Measurement Science and Technology,12(2001)1024-1031. (EI-底部咨询-; SCI463RP)
[25] Feng Dong,Xiaoping Liu,Xiang Deng,Lijun Xu and Ling-an Xu,Identification of two-phase flow regimes in horizontal,inclined and vertical pipes,Measurement Science and Technology,12(2001)1069-1075. (EI-底部咨询-; SCI463RP)
[26] L. J. Xu,A. Weber and G. Kasper,Capacitance-based concentration measurement for gas-particle system with low particles loading. Flow Measurement and Instrumentation,Vol.11,No. 3,pp185-194,2000. (EI-底部咨询-; SCI344YX)
[27] A. Weber,L. J. Xu and G. Kasper,Simultaneous in situ measurement of size,charge and velocity of single aerosol particles,Journal of Aerosol Science,Vol.31,Suppl.1,ppS1015-1016,2000 (Presented on the 2000 European Aerosol Conference,Aug. 3-8,2000,Dublin,Ireland.) (EI-底部咨询-)
[28] L. J. Xu and L. A. Xu,Gas/liquid two-phase flow regime identification by ultrasonic tomography,Flow Measurement and Instrumentation,Vol.8,No.3-4,pp145-155,1997. (EI-底部咨询-; SCIZT984)

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