Return to search

Hacking a Commercial Drone

Obemannade luftfarkoster, även kallade drönare, är del av IoT-revolutionen och har uppmärksammats de senaste åren på grund av integritetsfrågor såväl som flygplats- och militär säkerhet. Då de kan flyga samt har implementerat en ökande mängd teknologi, särskilt kamera och annan övervakning, är de attraktiva måltavlor för hackers och penetrationstestare. Ett antal attacker har genomförts i närtid. I detta examensarbete utforskas och attackeras drönaren Parrot ANAFI genom att använda hotmodellering ur ett black box-perspektiv. Hotmodelleringen inkluderar hotidentifiering med STRIDE samt riskvärdering med DREAD. Inga stora svagheter i systemet hittades. Rapporten visar att tillverkaren har en stor säkerhetsmedvetenhet. Exempel på denna medvetenhet är att tidigare rapporterade svagheter har åtgärdats och programkoden har förvrängts. Metoderna och de funna resultaten kan användas för att vidare utforska svagheter i drönare och liknande IoT-enheter. / Unmanned aerial vehicles, commonly known as drones, are part of the IoT revolution and have gotten some attention in recent years due to privacy violation issues as well as airport and military security. Since they can fly and have an increasing amount of technology implemented, especially camera and other surveillance, they are attractive targets for hackers and penetration testers. A number of attacks have been carried out over the years. In this thesis the Parrot ANAFI drone is explored and attacked using threat modeling from a black box perspective. The threat modeling includes identifying threats with STRIDE and assessing risks with DREAD. Major vulnerabilities in the system were not found. This report shows that the manufacturer has a high security awareness. Examples of this awareness are that previously reported vulnerabilities have been mitigated and firmware code has been obfuscated. The methods used and results found could be used to further explore vulnerabilities in drones and similar IoT devices.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-284573
Date January 2020
CreatorsHöglund Gran, Tommie, Mickols, Erik
PublisherKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-EECS-EX ; 2020:734

Page generated in 0.002 seconds