「コーヒーマシンを介して侵害された – 知っておくべき6つのスマートホームセキュリティの脅威」

Smart Home Security Threats to Know - 6 Threats via Coffee Machine

写真クレジット:Sebastian Scholz(Nuki)

ご自宅のセキュリティのために、キーレススマートロックの1つを考えたことはありますか?もう一度考える必要があるかもしれません…

スマートホームや「インターネット・オブ・シングス」(IoT)デバイスは、カーテンを開くことからコーヒーを淹れることまで、多くの日常のプロセスを簡素化します。しかし、IoTデバイスはあなたの玄関に多くのセキュリティの脅威をもたらします。@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-medrectangle-3-0-asloaded{max-width:580px!important;max-height:400px!important;}}

利便性のために何を犠牲にする必要がありますか?私たちが調査する6つのスマートホームセキュリティの脅威を知ってください。

#1. データ漏えい

スマートホームやデバイスへの最大の脅威は、古典的なデータ漏えいです。これにより、サイバー脅威の連鎖反応が引き起こされるだけでなく、あなたに関する実際の情報も公開されます。

侵入者は漏えい時に個人を特定する情報(PII)を探します。PIIの例には、以下のものがあります:

  • 社会保障番号やパスポート番号;
  • クレジットカードや銀行のデータ;
  • あなたの住所や現在地;
  • メール、ログイン、パスワードなど。

VPN拡張機能を使用して、あなたとあなたの家族のPIIを保護してください。VPNは、ブラウジングデータを暗号化することで、スマートホームの実際の場所を隠すために機能します。@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-medrectangle-4-0-asloaded{max-width:300px!important;max-height:250px!important;}}

#2. 身元盗用

データ漏えいやハッキングの後の大きな脅威は、身元盗用です。詐欺師はあなたの個人情報を使用してオンラインショッピングからローンの申請まで、あらゆることを行います。

さらに悪いことに、あなたの身元はどんなデバイスからでも盗まれる可能性があります。Avastの前CEOであるVince Stecklerは、スマートコーヒーマシンについて警告しました。このようなIoTデバイスはセキュリティのために作られていないため、ハッカーにとっては完璧な発信点となります。@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-box-4-0-asloaded{max-width:300px!important;max-height:250px!important;}}

多くのスマートホームデバイスは、セキュリティよりも利便性を優先しています。これらのデバイスをネットワークやアカウントに接続することで、私たちのオンライン生活全体の安全を脅かします。

#3. 様々なサイバー攻撃

これまで、データに関連する攻撃についてしか話していませんが、大規模で悪質なサイバー攻撃についてはどうでしょうか?スマートホームデバイスもサイバー攻撃やウイルスに対して免疫があるわけではありません。

スマートホームデバイスには、以下のようなさまざまなサイバー攻撃が行われる可能性があります:

  • ネットワークへのDoSおよびDDoS攻撃;
  • フィッシングおよびスピアフィッシングキャンペーン;
  • 中間者攻撃(MITM攻撃);
  • さまざまな形式の破壊的なマルウェア。

疑わしい行動を特定するために、所有するすべてのIoTデバイスにプレミアムのウイルス対策およびファイアウォールソフトウェアを使用して保護してください。

#4. デバイス乗っ取り

コーヒーマシンを通じてあなたのアイデンティティを盗むハッカーよりも不気味なものは何でしょうか?それでは、誰かがあなたをからかうためにあなたの家全体を乗っ取ることはどうでしょうか?

@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-banner-1-0-asloaded{max-width:728px!important;max-height:400px!important;}}

これは、2019年にアメリカの夫婦の家がハッキングされたときに実際に起こったことです。侵入者は彼らの温度調節器を乗っ取り、涼しい90°Fで沸騰させました。その後、彼は彼らに話しかけ、彼らのリビングルームのセキュリティカメラを通じて卑猥な音楽を再生しました。

一般的なパスワードの侵害事例(このような事例を含む)がスマートデバイスと組み合わされると、ハッカーはあなたの最もプライベートな空間に簡単に侵入することができます。

写真クレジット:Dan LeFebvre

#5. 物理的なセキュリティの侵害

これは悪夢のように聞こえるかもしれませんが、それはそれだけのことです。実際にそうなのです。つまり、スマートロックを持っている場合、ハッカーが自宅に侵入する可能性があります!残念ながら、この脅威は、自宅のセキュリティをインターネットに接続した後に現実になります。

@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-large-leaderboard-2-0-asloaded{max-width:728px!important;max-height:400px!important;}}

ただし、これは思っているほど簡単ではありません。ハッカーはまず、セキュリティの弱いIoTデバイスを通じてシステムに侵入する必要があります。あなたの場所を特定し、スマートロックをハッキングした後、ハッカーは電話1つであなたの家に入ることができます。

もちろん、スマートロックのメーカーは高いセキュリティ基準を確保しており、プレミアムモデルはハッキングされる可能性は低いです。しかし、最も安全なスマートデバイスでも、1つの乗っ取られたパスワードによって攻撃を受けることがあります。

#6. Phlashing攻撃

一般的にPDoS(Permanent Denial of Service)と呼ばれる「phlashing」攻撃は、被害を受けたデバイスごとに置き換えが必要なほど深刻です。これはDoS攻撃の一種ですが、特にネットワーキングデバイスを標的としています。

ほとんどの攻撃とは異なり、phlashingの目的はデータを盗むのではなく完全に破壊することです。phlashing攻撃は通常、マルウェアから始まり、同じネットワーク内の他のデバイスに移動します。

アンチウイルスソフトウェアとパスワードのセキュリティは、phlashing攻撃からネットワークを保護するために再び重要な役割を果たします。拡散する前に発見し、被害を隔離することができるかもしれません。

スマートホームがハッキングされないようにする方法

サイバーハイジーン

おそらく既に耳にしたことがあるかもしれませんが、サイバーハイジーンは個人のセキュリティにおいて最も重要な役割を果たします。サイバーハイジーンの実践には以下のようなものがあります:

  • 一意で定期的に変更されるパスワード;
  • 常にソフトウェアを最新の状態に保つこと;
  • マルチファクタ認証とアクセス制御の使用;
  • 定期的かつ包括的なデータのバックアップ。

インターネットを沼と考えると、素足で入るのかブーツを履くのか、どちらが良いでしょうか?

@media(min-width:0px){#div-gpt-ad-aitimejournal_com-leader-1-0-asloaded{max-width:728px!important;max-height:400px!important;}}

強力なサイバーセキュリティプログラム

また、すべてのインターネットユーザーは3つの必須のサイバーセキュリティプログラムを持つべきです:

  • VPN:データの暗号化を行う;
  • アンチウイルス:マルウェアによる被害を予防する;
  • ファイアウォール:すべてのデバイスにはファイアウォールがありますが、全てが適切に機能しているわけではありません。

インシデント対応計画

個人でも適応可能なインシデント対応計画(IRP)は役立ちます。パスワードの変更だけでも、IRPは侵害後の回復手順に従います。IRPの構築は、サイバー攻撃の前、中、後において重要です。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

アプリケーションの近代化における生成AIの活用

「生成AIは、極度の自動化の時代において、アプリケーションの近代化プログラムを加速させるための強力なエンエーブラーとな...

人工知能

AIが置き換えることができない仕事

はじめに サイバーノートであろうとそうでなかろうと、おそらく「AIが置き換えることのできない仕事」の議論を聞いたことがあ...

データサイエンス

「Jaro-Winklerアルゴリズムを使用して小規模言語モデル(SLM)を構築し、スペルエラーを改善・強化する」

「Jaro-Winklerアルゴリズムを使って、小さな固定定義データセットでSmall Language Model(SLM)を構築し、システムのスペル...

データサイエンス

スケールにおける機械学習:モデルとデータの並列化

モデルがますます複雑になり、データセットが巨大になるにつれて、計算ワークロードを効率的に分散する方法の必要性はますま...

データサイエンス

データ駆動型生成AI:データと分析の利点

ジェネラティブAIは、データと分析の領域を革命化し、生産性を高め、納期を短縮すると位置付けられています

データサイエンス

LLM幻覚を軽減する方法

AIの幻覚は、訓練データの欠陥と過度の複雑さから生じます幻覚を減らすための研究に基づく戦略を発見しましょう