Millones de coches en riesgo: gravísimo agujero de seguridad en estas 16 marcas

Millones de coches en riesgo: gravísimo agujero de seguridad en estas 16 marcas

Jorge Majdalani

Como sabemos, los términos más utilizados para describir los vehículos del futuro son los conectados, los autónomos y los sin conductores, aunque hoy nos suene, aún, lejano. Una tecnología futurista que continúa ganando protagonismo y que se antoja como la norma para los días venideros. Pero es eso lo que ha hecho porque ahora haya muchos coches (y marcas) que han sufrido un grave problema de seguridad.

Los fallos API se repiten en coches BMW, Ford, Honda…

Sí; la idea es que los vehículos del futuro se comuniquen entre sí y con su entorno cada vez más inteligente a través de tecnologías que se engloban en el concepto general de integración de infraestructura de vehículos. Esto significa que los vehículos no solo se comunicarán con sus fabricantes…

Sino también con los coches que circulan a su lado, los semáforos, las señales de tráfico y los sensores de la calle. Los coches se convertirán en auténticos centros de datos y deberán estar protegidos acorde a ello. Y eso ha llegado ya a estos momentos, puesto que se han descubierto las vulnerabilidades API en un total de hasta 16 marcas.

Nos referimos así a que un equipo de investigadores liderado por Sam Curry ha descubierto fallos en las APIs que afectan a marcas automovilísticas tan reconocidas como BMW, Ferrari, Ford, Honda, Hyundai, Jaguar, KIA, Mercedes-Benz. Nissan, Porsche o Toyota, entre otras. Unas vulnerabilidades que también afectan a marcas de tecnología de vehículos Spireon y Reviver y al servicio de transmisión SiriusXM.

Qué ha ocurrido

Lo que conocemos es que esta serie de fallos han terminado por abarcar una amplia gama de vehículos, desde las que dan acceso a los sistemas internos de la empresa y la información del usuario hasta las debilidades que permitirían a un atacante enviar comandos de forma remota para lograr la ejecución del código.

Según el estudio, los dispositivos con radio dentro de los automóviles que se comunican a corta distancia con un llavero para desbloquear el encendido del coche y que permite el arranque, llevan implementado un sistema de cifrado de Texas Instruments llamado DST80.

Los hackers son capaces de deslizar un dispositivo lector/transmisor RFID Proxmark muy barato (40 euros) que puesto cerca del llavero con el mando a distancia puede obtener suficiente información para obtener su valor criptográfico secreto. Luego sólo tendrían que usar el mismo dispositivo para suplantar la llave una vez dentro del coche y podría arrancar el motor.

Los errores de API más graves se encontraron en BMW y Mercedes, que se vieron afectadas por vulnerabilidades de SSO (inicio de sesión único), lo que permitió a los ciberdelincuentes acceder a los sistemas internos.

En el caso de Mercedes, esto permitía el acceso a múltiples instancias privadas de GitHub, canales de chat internos en Mattermost, servidores, instancias de Jenkins y AWS, y sistemas XENTRY que se conectan a los automóviles de los clientes.

En lo que respecta a BMW, se podía acceder a los portales internos de los concesionarios, consultar los números de identificación (VIN) de cualquier automóvil, y recuperar documentos de ventas con detalles confidenciales del propietario.

Seguridad coches API

La información de los propietarios quedaron al descubierto

Las investigaciones también dicen que los modelos de automóviles afectados incluyen el Toyota Camry, Corolla y RAV4, el Kia Optima, Soul y Rio y el Hyundai I10, I20 e I40.

Como informan desde Reuters, estas vulnerabilidades también podrían haber permitido a los ciberdelincuentes rastrear automóviles en tiempo real, introduciendo riesgos físicos y afectando la privacidad de millones de propietarios de automóviles.

La explotación de otros errores de las APIS permitió a los investigadores acceder a la PII (información de identificación personal) de los propietarios de coches KIA, Honda, Infiniti, Nissan, Acura, Mercedes-Benz, Hyundai, Genesis, BMW, Roll Royce, Ferrari, Ford, Porsche y Toyota.

Además, y sobre todo en el caso de los coches con un elevado precio, se han llegado a revelar información del propietario, algo particularmente peligroso ya que, en algunos casos, los datos incluyen información de ventas, ubicación física y direcciones.

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La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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