28 nulladik napi sebezhetőséget talált a VicOne robotikai eszközökben

A fejlesztési és betanítási szakaszban talált hibák különösen aggasztóak, mivel ezek a problémák a kész robotokba is bekerülhetnek. Egy rosszindulatú fájl betöltése például hozzáférést biztosíthat a támadónak a betanító rendszerhez, lehetővé téve a betanítási adatok vagy maga a modell manipulálását. Ez azt jelenti, hogy egy manipulált modell normálisan viselkedhet a rutinvizsgálatok során, de hibásan reagálhat egy adott objektumra, jelenetre vagy parancsra az üzembe helyezés után. (The Robot Report)

Szimulációs és futásidejű kockázatok

A szimuláció és validáció szakaszában a kompromittált jelenet vagy robotmodell importálása szintén támadási felületet nyithat. Egy támadó módosíthatja a szimulált szenzorleolvasásokat, a fizikai körülményeket vagy a teszteredményeket. Ez hamis magabiztosságot adhat, és a csapatok olyan robotokat hagyhatnak jóvá a valós használatra, amelyek valójában veszélyes viselkedést mutatnak.

Az üzembe helyezés és futásidő szakaszában a hibák módosíthatják a mozgástervezést, összeomolhatják a kezelőfelületi kijelzőket, vagy veszélyeztethetik a robotnak küldött parancsokat, potenciálisan megváltoztatva a robot mozgását vagy megakadályozva a kezelők gyors reagálását.

Gyakorlati példák és védekezési lépések

A VicOne kutatói egy konkrét példát is bemutattak, ahol egy sebezhetőség miatt a robot távoli leállítási parancsa nem működött. Ez rávilágít arra, hogy a csapatoknak tesztelniük kell, vajon a biztonsági intézkedések továbbra is hatékonyak maradnak-e, amikor az őket támogató szoftver sérülékeny. A robotikai csapatoknak három kérdést kell feltenniük: Hol használják az érintett szoftvert? Mit változtathat a hiba? Hogyan ellenőrizhető a védelem?

A 28 felfedezés részleteinek közzététele után a robotgyártóknak össze kell kapcsolniuk az egyes hibákat a potenciális hatásukkal a fejlesztésre, az üzembe helyezésre és a robot viselkedésére. A VicOne eszközei, mint a Radeis és a Rthena, segítenek azonosítani a potenciális nulladik napi sebezhetőségeket, felmérni az AI modellek és rendszerek biztonságát, valamint szimulációval értékelni a kockázatokat.