Smart Meters revisited

Im Juni letzten Jahres fragte ich “Wie viel Strom verbraucht ein Stromzähler? ”, und dort haben wir auch am Rande Sicherheitsaspekte und Probleme mit solcher Technologie gestreift.

Andere Leute haben sich in der Zwischenzeit intensiver mit diesen Dingen beschäftigt. Die Ergebnisse sind nicht gut. In Reverse Engineering a Smart Meter baut Nate Lawson mal seinen Stromzähler auseinander: “But how vulnerable was I actually?”. Das Öffnen des Gehäuses war recht einfach, die vorgefundene Security minimal, und das Lock-Bit auf dem Controller war nicht gesetzt. Ein Firmware-Auslesen ist bereits erfolgt und das ROM harrt nun seiner Interpretation…

Schon im Juli letzten Jahres fand CNN heraus: Smart Grid may be vulnerable to hackers (Artikel nur mit JS lesbar und wahrscheinlich DRM verseucht):

IOActive, a professional security services firm, determined that an attacker with $500 of equipment and materials and a background in electronics and software engineering could “take command and control of the [advanced meter infrastructure] allowing for the en masse manipulation of service to homes and businesses.”

Der Artikel von IOActive hat dann mehr Detail:

Davis’ research revealed that common attack techniques including buffer overflows, persistent, and non-persistent root kits could be assembled into self-propagating malicious software used to attack smart meters. These vulnerabilities could result in attacks against the Smart Grid, causing utilities to briefly lose system control of their AMI meters and expose them to fraud, extortion attempts, or widespread system interruption.

Nur daß wir hier nicht von ein paar hunderttausend unkritischen PCs reden, sondern von den Geräten, die die Stromzufuhr unserer Haushalte kontrollieren.

Dazu dann vom Januar diesen Jahres mehr wieder bei Nate Lawson: Smart meter crypto flaw worse than thought .

Die können zum Beispiel keine Crypto, denn:

Travis Goodspeed has continued finding flaws in TI microcontrollers, branching out from the MSP430 to ZigBee radio chipsets.
A few days ago, he posted a flaw in the random number generator.
Why is this important? Because the MSP430 and ZigBee are found in many wireless sensor systems, including most Smart Meters.

Der Zufallszahlengenerator, aus dem das Schlüsselmaterial für die Crypto gemacht werden soll, auf denen die Rechnungserstellung basiert, hat nicht nur einen 16 Bit kleinen Entropiepool, sondern außerdem mit nicht zufälligen Startwerten versehen und daher noch leichter vorhersagbar. Dazu ist der Algorithmus, mit dem dann “Zufallszahlen” generiert werden, nicht kryptografisch sicher, also auch prinzipiell vorhersagbar.

Das Gerät - eine Serie von TI-Mikrocontrollern die in vielen Embedded Geräten verwendet werden - ist so wie ausgeliefert nicht rettbar.