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2025-10-16 04:30:00
Alias Robotics は、Unitree G1 人型ロボットの分析を発表し、このデバイスがスパイ行為やサイバー攻撃のツールとして悪用される可能性があると結論付けました。
Bluetooth経由でハッキングできるロボット
彼らのテストでは、Bluetooth の範囲内の誰でもセットアップ プロセスを悪用してコマンドを挿入し、root アクセスを取得してロボットを制御できることがわかりました。問題は、Bluetooth Low Energy (BLE) を介してセットアップ プロセスを処理する方法にあります。
ロボットが Wi-Fi に接続すると、BLE を使用してネットワーク名とパスワードを受信します。そのチャネルは、ユーザーが送信するものをフィルタリングできません。すべての G1 ユニットと同じ会社の他のモデルは、同じハードコードされた AES 暗号化キーを共有しているため、この攻撃が可能になります。
研究者らは、「悪用にはBLEの近接性とこれらのユニバーサル認証情報の知識のみが必要で、プロビジョニングデーモンを介したroot権限によるリモートコード実行が可能になる」としている。 説明した。
研究者らは、この欠陥がファームウェアのバージョン全体に存在することを発見しました。アクセス権を取得すると、攻撃者は資格情報を変更したり、リモート アカウントを追加したりすることで制御を維持できます。
弱い暗号化が扉を開く
研究者らはロボットの設定ファイルを保護する暗号化システムも調査した。 2 層の保護を使用していますが、どちらにも重大な弱点があります。
外側の層は、パターンを繰り返す基本モードの Blowfish 暗号化アルゴリズムに依存していますが、これは安全ではないことが知られています。すべての Unitree G1 ロボットは同じ 128 ビット暗号化キーを使用します。つまり、1 つのデバイスが復号化されると、他のすべてのデバイスも同様に復号化できることになります。そのキーはロボットのソフトウェアから直接復元されました。
内側の層は、基本的な乱数関数でよく使用される予測可能な数値シーケンスである線形合同生成器 (LCG) に基づく単純な数学的変換を追加します。アルゴリズムは再構築されましたが、各ロボットに使用された正確なシードは不明のままです。 32 ビットのシード空間が限られているため、ブルートフォース攻撃が実行可能になります。
これらを組み合わせると、サービス設定、プロセス名、ネットワークの詳細を含む構成ファイルを誰でも復号して読み取ることができます。その結果、単一の秘密を共有するロボット群が誕生し、ターゲットを絞った分析やリバース エンジニアリングに対する保護は提供されません。
データは許可なく流出します
ネットワーク トラフィックを分析すると、G1 が中国にあるサーバーにデータを継続的に送信していることがわかります。データには、バッテリーの状態、関節トルク、動作状態、カメラ、マイク、内部サービスからのセンサー情報が含まれます。
5 分ごとに、ロボットはポート 17883 上の 2 つのアドレスに JSON パケットを送信します。これらの送信は自動的に行われ、中断された場合は再接続されます。別のプロセスは、証明書の検証を行わずに SSL チャネルを使用して、3 番目のサーバーとのライブ WebSocket セッションを維持します。これにより、テキストまたは音声データを含む可能性のある継続的なメッセージ交換が可能になります。
ユーザーには、これらの転送については何も通知されません。目に見える指標や同意メカニズムは存在しません。ヨーロッパでは、このような行為は GDPR 第 6 条および第 13 条に基づくデータ保護規則に違反します。米国では、そのような追跡をオプトアウトするオプションを必要とするカリフォルニア州のプライバシー法に抵触します。
多くの扉が開かれたシステム
ロボットの内部構造にはいくつかの通信システムが含まれています。 DDS や RTPS など、センサーとアクチュエーター間のメッセージを処理するものもあります。 MQTT や WebRTC など、更新やリモート制御のためにクラウド サービスにリンクするものもあります。研究者らは、DDS トラフィックが暗号化されていないこと、つまり同じローカル ネットワーク上の誰もが傍受できることを発見しました。
WebRTC クライアントでは TLS 証明書チェックが無効になっているため、ネットワークにアクセスできる誰でも正規のサービスになりすますことができます。 Bluetooth の欠陥と弱い暗号化が組み合わさると、通信設計により、攻撃者が 1 つのシステムから別のシステムに移動するための複数のパスが公開されます。
スパイできるロボット
これらの問題の影響を実証するために、研究者は 2 つのケーススタディを提示しました。 1 つ目は、人型ロボットが所有者の知らないうちにどのように監視装置として機能するかを示しています。電源を入れると、G1 は自動的にテレメトリ サーバーに接続し、数秒以内に内部状態の送信を開始します。
キャプチャされたサンプルは、ロボットがマイクから音声、カメラからビデオ、LIDAR および GPS モジュールから空間データを送信していることを示しています。この調査結果は、このデータが秘密監視、施設マッピング、企業スパイ活動に使用される可能性があることを示唆しています。オフィスや研究室にロボットを設置すれば、静かに情報を収集し、海外に送信することができます。
攻撃するロボット
2 番目のケーススタディでは、ロボットが自律的に攻撃を開始できるかどうかをテストしました。 CAIとして知られるサイバーセキュリティAIフレームワークがロボットのプロセッサにインストールされた。 CAI は、偵察、脆弱性スキャン、悪用計画を実行します。開いている通信チャネルを特定し、同じ Bluetooth の欠陥を通じてコマンドを挿入できることを確認します。
CAI はテスト中に MQTT および WebRTC パスを調査し、無線更新メカニズムを操作する方法を発見しました。攻撃シーケンスを準備しましたが、倫理的境界内にとどまるために実行する前に停止しました。この実験は、このロボットが攻撃的なサイバー作戦のプラットフォームとして使用できることを示しています。侵害されると、データ収集から同じネットワーク上の他のシステムへの侵入に移行する可能性があります。
この調査では、監視装置と攻撃ベクトルとしてのこの二重の役割により、人型ロボットが特有のサイバーセキュリティ上の懸念事項になっていると結論付けています。
業界への教訓
研究者らは、業界はロボットのセキュリティに対する新しいアプローチを必要としていると主張している。ロボットがソフトウェア、センサー、接続性を組み合わせる場合、静的な防御と手動監査だけでは十分ではありません。彼らは、攻撃を自動的に検出して対抗できるサイバーセキュリティ AI を活用した適応型セキュリティ システムを求めています。
「私たちの発見は、この新しいデータを必要とするロボット工学の将来を予測しているため、破壊的です。それは、特定の問題を解決するために私たちの家庭、工場、公共スペースに侵入するテクノロジートロイの木馬の世代ですが、私たちのプライバシーと基本的権利を犠牲にします。このシナリオには、検証可能な修正と即時の規制監督が必要です。」と述べた。 ヴィクトル・マジョラル＝ヴィルチェスAlias Roboticsの創設者。
#人型ロボットがBluetoothハッキングの脆弱性発見データが中国に流出