Ralph Langner: Cracking Stuxnet, a 21st-century cyber weapon

Ralph Langnet: Quebrando Stuxnet, un arma cibernética del siglo XXI

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2011-03-29 ・ TED


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TED


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Traductor: Gisela Giardino Revisor: MICHELLE NUGENT
00:15
The idea behind the Stuxnet computer worm
0
15260
3000
La idea detrás del gusano informático Stuxnet
00:18
is actually quite simple.
1
18260
2000
es en realidad muy simple.
00:20
We don't want Iran to get the bomb.
2
20260
3000
No queremos que Irán obtenga la bomba nuclear.
00:23
Their major asset for developing nuclear weapons
3
23260
3000
Su mayor activo para desarrollar armas nucleares
00:26
is the Natanz uranium enrichment facility.
4
26260
4000
es la planta de enriquecimiento de Uranio en Natanz.
00:30
The gray boxes that you see,
5
30260
2000
Las cajas grises que ven
00:32
these are real-time control systems.
6
32260
3000
son sistemas de control en tiempo real.
00:35
Now if we manage to compromise these systems
7
35260
3000
Si logramos comprometer estos sistemas
00:38
that control drive speeds and valves,
8
38260
3000
que controlan velocidades y válvulas,
00:41
we can actually cause a lot of problems
9
41260
3000
podemos causar un montón de problemas
00:44
with the centrifuge.
10
44260
2000
con la centrífuga.
00:46
The gray boxes don't run Windows software;
11
46260
2000
Las cajas grises no usan software de Windows;
00:48
they are a completely different technology.
12
48260
3000
son de una tecnología completamente diferente.
00:51
But if we manage
13
51260
2000
Pero si logramos
00:53
to place a good Windows virus
14
53260
3000
poner un virus efectivo de Windows
00:56
on a notebook
15
56260
2000
en un ordenador portátil
00:58
that is used by a maintenance engineer
16
58260
2000
usado por un ingeniero
01:00
to configure this gray box,
17
60260
3000
para configurar esta caja gris,
01:03
then we are in business.
18
63260
2000
entonces estamos listos.
01:05
And this is the plot behind Stuxnet.
19
65260
3000
Este es el plan detrás de Stuxnet.
01:08
So we start with a Windows dropper.
20
68260
5000
Comenzamos con un instalador Windows.
01:13
The payload goes onto the gray box,
21
73260
3000
La ojiva ingresa a la caja gris,
01:16
damages the centrifuge,
22
76260
2000
daña la centrífuga,
01:18
and the Iranian nuclear program is delayed --
23
78260
2000
y el programa nuclear iraní es demorado;
01:20
mission accomplished.
24
80260
2000
misión cumplida.
01:22
That's easy, huh?
25
82260
2000
Es fácil, ¿eh?
01:24
I want to tell you how we found that out.
26
84260
3000
Quiero contarles cómo descubrimos esto.
01:27
When we started our research on Stuxnet six months ago,
27
87260
3000
Cuando comenzamos a investigar sobre Stuxnet hace 6 meses,
01:30
it was completely unknown what the purpose of this thing was.
28
90260
3000
el propósito era completamente desconocido.
01:33
The only thing that was known
29
93260
2000
Lo único que se sabía es que
01:35
is it's very, very complex on the Windows part, the dropper part,
30
95260
3000
es muy, muy complejo en la parte de Windows: el instalador
01:38
used multiple zero-day vulnerabilities.
31
98260
3000
usaba múltiples vulnerabilidades día-cero.
01:41
And it seemed to want to do something
32
101260
3000
Parecía querer hacer algo
01:44
with these gray boxes, these real-time control systems.
33
104260
2000
con estas cajas grises, estos sistemas de control.
01:46
So that got our attention,
34
106260
2000
Eso nos llamó la atención,
01:48
and we started a lab project
35
108260
2000
y comenzamos un experimento
01:50
where we infected our environment with Stuxnet
36
110260
4000
en el que infectamos nuestro entorno con Stuxnet
01:54
and checked this thing out.
37
114260
2000
y vimos qué pasaba con esto.
01:56
And then some very funny things happened.
38
116260
3000
Entonces pasaron cosas muy extrañas.
01:59
Stuxnet behaved like a lab rat
39
119260
3000
Stuxnet se comportaba como una rata de laboratorio
02:02
that didn't like our cheese --
40
122260
3000
a la que no le gustaba nuestro queso:
02:05
sniffed, but didn't want to eat.
41
125260
2000
lo olía, pero no quería comer.
02:07
Didn't make sense to me.
42
127260
2000
No tenía sentido para mí.
02:09
And after we experimented with different flavors of cheese,
43
129260
3000
Y luego de experimentar con diferentes sabores de queso,
02:12
I realized, well, this is a directed attack.
44
132260
4000
me di cuenta, y pensé: “Esto es un ataque dirigido.
02:16
It's completely directed.
45
136260
2000
Es completamente dirigido."
02:18
The dropper is prowling actively
46
138260
2000
El instalador está buscando activamente
02:20
on the gray box
47
140260
2000
en la caja gris
02:22
if a specific configuration is found,
48
142260
3000
si encuentra una configuración específica,
02:25
and even if the actual program code that it's trying to infect
49
145260
4000
e incluso si el programa que está tratando de infectar
02:29
is actually running on that target.
50
149260
2000
está efectivamente funcionando en ese lugar:
02:31
And if not, Stuxnet does nothing.
51
151260
3000
si no, Stuxnet no hace nada.
02:34
So that really got my attention,
52
154260
2000
Así que eso llamó mi atención,
02:36
and we started to work on this
53
156260
2000
y comenzamos a trabajar en esto
02:38
nearly around the clock,
54
158260
2000
casi 24 horas al día,
02:40
because I thought, "Well, we don't know what the target is.
55
160260
3000
porque pensé; "No sabemos cuál es el objetivo."
02:43
It could be, let's say for example,
56
163260
2000
Podría ser, digamos por ejemplo,
02:45
a U.S. power plant,
57
165260
2000
una planta de energía de EEUU,
02:47
or a chemical plant in Germany.
58
167260
2000
o una planta química en Alemania.
02:49
So we better find out what the target is soon."
59
169260
3000
Mejor que descubriéramos el objetivo pronto.
02:52
So we extracted and decompiled
60
172260
2000
Entonces extrajimos y descompilamos
02:54
the attack code,
61
174260
2000
el código de ataque,
02:56
and we discovered that it's structured in two digital bombs --
62
176260
3000
y descubrimos que estaba estructurado en 2 bombas digitales:
02:59
a smaller one and a bigger one.
63
179260
3000
una pequeña y una grande.
03:02
And we also saw that they are very professionally engineered
64
182260
4000
También vimos que estaban armados muy profesionalmente
03:06
by people who obviously had all insider information.
65
186260
4000
por gente que obviamente tenía toda la información interna.
03:10
They knew all the bits and bites
66
190260
2000
Conocían todos los puntos
03:12
that they had to attack.
67
192260
2000
por los que atacar.
03:14
They probably even know the shoe size of the operator.
68
194260
3000
Probablemente incluso sepan cuánto calza el operador.
03:17
So they know everything.
69
197260
2000
Así que saben todo.
03:19
And if you have heard that the dropper of Stuxnet
70
199260
3000
Y si han escuchado que el instalador de Stuxnet
03:22
is complex and high-tech,
71
202260
2000
es complejo y de alta tecnología,
03:24
let me tell you this:
72
204260
2000
déjenme decirles:
03:26
the payload is rocket science.
73
206260
2000
la carga es muy compleja.
03:28
It's way above everything
74
208260
2000
Está muy por encima de todo
03:30
that we have ever seen before.
75
210260
3000
lo que hayamos visto antes.
03:33
Here you see a sample of this actual attack code.
76
213260
3000
Aquí ven una muestra de este código de ataque.
03:36
We are talking about --
77
216260
2000
Estamos hablando de
03:38
around about 15,000 lines of code.
78
218260
3000
alrededor de 15 mil líneas de código.
03:41
Looks pretty much like old-style assembly language.
79
221260
3000
Se parece bastante al viejo lenguaje ensamblador.
03:44
And I want to tell you how we were able
80
224260
2000
Quiero contarles cómo pudimos
03:46
to make sense out of this code.
81
226260
2000
encontrarle sentido a este código.
03:48
So what we were looking for is, first of all, system function calls,
82
228260
3000
Lo que buscábamos al principio eran llamadas a funciones del sistema,
03:51
because we know what they do.
83
231260
2000
porque sabemos lo que hacen.
03:53
And then we were looking for timers and data structures
84
233260
4000
Luego buscábamos temporizadores y estructuras de datos
03:57
and trying to relate them to the real world --
85
237260
2000
y tratábamos de relacionarlos con el mundo real,
03:59
to potential real world targets.
86
239260
2000
con potenciales objetivos del mundo real.
04:01
So we do need target theories
87
241260
3000
Necesitamos teorías sobre destinatarios
04:04
that we can prove or disprove.
88
244260
3000
que podamos aprobar o desaprobar.
04:07
In order to get target theories,
89
247260
2000
Para llegar a teorías sobre objetivos,
04:09
we remember
90
249260
2000
recordamos
04:11
that it's definitely hardcore sabotage,
91
251260
2000
que es definitivamente un sabotaje violento,
04:13
it must be a high-value target
92
253260
2000
debe ser un blanco valioso,
04:15
and it is most likely located in Iran,
93
255260
3000
y está seguramente ubicado en Irán,
04:18
because that's where most of the infections had been reported.
94
258260
4000
porque es donde la mayoría de las infecciones ha sido reportada.
04:22
Now you don't find several thousand targets in that area.
95
262260
3000
No se encuentran varios miles de objetivos en ese área.
04:25
It basically boils down
96
265260
2000
Básicamente se reduce
04:27
to the Bushehr nuclear power plant
97
267260
2000
a la planta de energía nuclear de Bushehr
04:29
and to the Natanz fuel enrichment plant.
98
269260
2000
y a la planta de enriquecimiento de Natanz.
04:31
So I told my assistant,
99
271260
2000
Entonces le dije a mi asistente,
04:33
"Get me a list of all centrifuge and power plant experts from our client base."
100
273260
3000
"Tráeme una lista de todos los expertos en centrífugas y plantas de energía entre nuestros clientes."
04:36
And I phoned them up and picked their brain
101
276260
2000
Los llamé y les consulté
04:38
in an effort to match their expertise
102
278260
2000
en un esfuerzo por conjugar su experiencia
04:40
with what we found in code and data.
103
280260
3000
con lo que encontramos en código y datos.
04:43
And that worked pretty well.
104
283260
2000
Y funcionó bastante bien.
04:45
So we were able to associate
105
285260
2000
Así que pudimos asociar
04:47
the small digital warhead
106
287260
2000
la pequeña ojiva digital
04:49
with the rotor control.
107
289260
2000
con el control del rotor.
04:51
The rotor is that moving part within the centrifuge,
108
291260
3000
El rotor es esa parte móvil dentro de la centrífuga,
04:54
that black object that you see.
109
294260
2000
ese objeto negro que ven.
04:56
And if you manipulate the speed of this rotor,
110
296260
3000
Si manejan la velocidad de este rotor,
04:59
you are actually able to crack the rotor
111
299260
2000
ciertamente pueden quebrarlo
05:01
and eventually even have the centrifuge explode.
112
301260
4000
e incluso hacer que la centrífuga explote.
05:05
What we also saw
113
305260
2000
Lo que también vimos
05:07
is that the goal of the attack
114
307260
2000
es que la meta del ataque
05:09
was really to do it slowly and creepy --
115
309260
3000
era hacerlo lento y desconcertar
05:12
obviously in an effort
116
312260
2000
en un obvio esfuerzo
05:14
to drive maintenance engineers crazy,
117
314260
3000
por volver locos a los ingenieros de mantenimiento,
05:17
that they would not be able to figure this out quickly.
118
317260
3000
para que no pudieran resolver esto rápidamente.
05:20
The big digital warhead -- we had a shot at this
119
320260
3000
Intentamos descifrar la ojiva digital grande
05:23
by looking very closely
120
323260
2000
observando muy de cerca
05:25
at data and data structures.
121
325260
2000
a los datos y sus estructuras.
05:27
So for example, the number 164
122
327260
2000
Así, por ejemplo, el número 164
05:29
really stands out in that code;
123
329260
2000
sobresale en ese código,
05:31
you can't overlook it.
124
331260
2000
no se puede obviar.
05:33
I started to research scientific literature
125
333260
2000
Empecé a investigar literatura científica
05:35
on how these centrifuges
126
335260
2000
sobre cómo estas centrífugas
05:37
are actually built in Natanz
127
337260
2000
son construidas en Natanz
05:39
and found they are structured
128
339260
2000
y encontré que son estructuradas
05:41
in what is called a cascade,
129
341260
2000
en lo que se llama una cascada,
05:43
and each cascade holds 164 centrifuges.
130
343260
4000
y cada cascada contiene 164 centrífugas.
05:47
So that made sense, that was a match.
131
347260
2000
Eso tenía sentido, había una coincidencia.
05:49
And it even got better.
132
349260
2000
Y se puso mejor aún.
05:51
These centrifuges in Iran
133
351260
2000
Estas centrífugas en Irán
05:53
are subdivided into 15, what is called, stages.
134
353260
4000
están divididas en 15 partes llamadas etapas.
05:57
And guess what we found in the attack code?
135
357260
2000
Y ¿adivinen qué encontramos en el código de ataque?
05:59
An almost identical structure.
136
359260
2000
Una estructura casi idéntica.
06:01
So again, that was a real good match.
137
361260
3000
Así que de nuevo, eso era una buena coincidencia.
06:04
And this gave us very high confidence for what we were looking at.
138
364260
3000
Esto nos dio mucha confianza en entender lo que teníamos entre manos.
06:07
Now don't get me wrong here, it didn't go like this.
139
367260
3000
Para que no haya malentendidos: no fue así:
06:10
These results have been obtained
140
370260
3000
los resultados han sido obtenidos
06:13
over several weeks of really hard labor.
141
373260
3000
tras varias semanas de trabajo duro.
06:16
And we often went into just a dead end
142
376260
3000
Habitualmente terminábamos en callejones sin salida
06:19
and had to recover.
143
379260
2000
y teníamos que volver a empezar.
06:21
Anyway, so we figured out
144
381260
2000
Aún así, descubrimos
06:23
that both digital warheads
145
383260
2000
que ambas ojivas digitales
06:25
were actually aiming at one and the same target,
146
385260
2000
apuntaban a un solo y mismo objetivo,
06:27
but from different angles.
147
387260
2000
pero desde diferentes ángulos.
06:29
The small warhead is taking one cascade,
148
389260
3000
La ojiva pequeña está tomando una cascada,
06:32
and spinning up the rotors and slowing them down,
149
392260
3000
y haciendo girar los rotores y ralentizándolos,
06:35
and the big warhead
150
395260
2000
y la ojiva grande
06:37
is talking to six cascades
151
397260
2000
se comunica con seis cascadas
06:39
and manipulating valves.
152
399260
2000
y manipulando válvulas.
06:41
So in all, we are very confident
153
401260
2000
En suma, estamos muy confiados
06:43
that we have actually determined what the target is.
154
403260
2000
en que hemos determinado cuál es el destinatario.
06:45
It is Natanz, and it is only Natanz.
155
405260
3000
Es Natanz, y es sólo Natanz.
06:48
So we don't have to worry
156
408260
2000
No debemos preocuparnos
06:50
that other targets
157
410260
2000
de que otros objetivos
06:52
might be hit by Stuxnet.
158
412260
2000
sean alcanzados por Stuxnet.
06:54
Here's some very cool stuff that we saw --
159
414260
3000
Aquí les muestro unas cosas muy interesantes que vimos,
06:57
really knocked my socks off.
160
417260
2000
realmente me impresionaron.
06:59
Down there is the gray box,
161
419260
2000
Ahí está la caja gris,
07:01
and on the top you see the centrifuges.
162
421260
3000
y arriba se ven las centrífugas.
07:04
Now what this thing does
163
424260
2000
Lo que esta cosa hace
07:06
is it intercepts the input values from sensors --
164
426260
3000
es interceptar los valores de entrada de los sensores
07:09
so for example, from pressure sensors
165
429260
2000
por ejemplo, de los sensores de presión
07:11
and vibration sensors --
166
431260
2000
y los sensores de vibración
07:13
and it provides legitimate program code,
167
433260
3000
y provee código legítimo,
07:16
which is still running during the attack,
168
436260
2000
el cual todavía ejecuta durante el ataque,
07:18
with fake input data.
169
438260
2000
con falsos datos de entrada.
07:20
And as a matter of fact, this fake input data
170
440260
2000
Y, créase o no, estos datos de entrada falsos
07:22
is actually prerecorded by Stuxnet.
171
442260
3000
son pregrabados por Stuxnet.
07:25
So it's just like from the Hollywood movies
172
445260
2000
Es como en las películas de Hollywood
07:27
where during the heist,
173
447260
2000
donde, durante el robo,
07:29
the observation camera is fed with prerecorded video.
174
449260
3000
la cámara de seguridad se alimenta de video pregrabado.
07:32
That's cool, huh?
175
452260
2000
Es genial ¿eh?
07:35
The idea here is obviously
176
455260
2000
La idea aquí es obviamente
07:37
not only to fool the operators in the control room.
177
457260
3000
no sólo burlar a los operadores en el cuarto de control.
07:40
It actually is much more dangerous and aggressive.
178
460260
4000
Es realmente mucho más peligrosa y agresiva.
07:44
The idea
179
464260
2000
La idea
07:46
is to circumvent a digital safety system.
180
466260
3000
es burlar un sistema de seguridad digital.
07:50
We need digital safety systems
181
470260
2000
Necesitamos sistemas de seguridad digital
07:52
where a human operator could not act quick enough.
182
472260
3000
donde un operador humano no podría actuar rápido.
07:55
So for example, in a power plant,
183
475260
2000
Por ejemplo, en una planta de energía,
07:57
when your big steam turbine gets too over speed,
184
477260
3000
cuando la gran turbina de vapor se pasa de velocidad,
08:00
you must open relief valves within a millisecond.
185
480260
3000
se deben abrir válvulas de escape en un milisegundo.
08:03
Obviously, this cannot be done by a human operator.
186
483260
3000
Obviamente, esto no puede hacerlo un operador humano.
08:06
So this is where we need digital safety systems.
187
486260
2000
Allí es donde necesitamos sistemas de seguridad digital.
08:08
And when they are compromised,
188
488260
2000
Y cuando están comprometidos,
08:10
then real bad things can happen.
189
490260
3000
entonces pueden pasar cosas malas.
08:13
Your plant can blow up.
190
493260
2000
La planta puede explotar.
08:15
And neither your operators nor your safety system will notice it.
191
495260
3000
Y ni los operarios ni el sistema de seguridad lo notarán.
08:18
That's scary.
192
498260
2000
Eso asusta.
08:20
But it gets worse.
193
500260
2000
Pero puede ser peor.
08:22
And this is very important, what I'm going to say.
194
502260
3000
Lo que voy a decir es muy importante.
08:25
Think about this:
195
505260
2000
Piensen en esto.
08:27
this attack is generic.
196
507260
3000
Este ataque es genérico.
08:30
It doesn't have anything to do, in specifics,
197
510260
4000
No tiene nada que ver, específicamente,
08:34
with centrifuges,
198
514260
2000
con centrífugas,
08:36
with uranium enrichment.
199
516260
3000
con enriquecimiento de uranio.
08:39
So it would work as well, for example,
200
519260
3000
Podría funcionar también, por ejemplo,
08:42
in a power plant
201
522260
2000
en una planta de energía,
08:44
or in an automobile factory.
202
524260
3000
o en una fábrica automotriz.
08:47
It is generic.
203
527260
2000
Es genérico.
08:49
And you don't have -- as an attacker --
204
529260
2000
Y no tienes (como atacante)
08:51
you don't have to deliver this payload
205
531260
3000
que diseminar esta carga
08:54
by a USB stick,
206
534260
2000
con una llave USB,
08:56
as we saw it in the case of Stuxnet.
207
536260
2000
como vimos en el caso de Stuxnet.
08:58
You could also use conventional worm technology for spreading.
208
538260
3000
También podrías usar tecnología convencional de gusanos para diseminarlo.
09:01
Just spread it as wide as possible.
209
541260
3000
Diseminarlo lo más posible.
09:04
And if you do that,
210
544260
2000
Y si hicieras eso,
09:06
what you end up with
211
546260
2000
con lo que terminarías
09:08
is a cyber weapon of mass destruction.
212
548260
5000
es con una ciber-arma de destrucción masiva.
09:14
That's the consequence
213
554260
2000
Esa es la consecuencia
09:16
that we have to face.
214
556260
3000
que debemos enfrentar.
09:19
So unfortunately,
215
559260
3000
Desafortunadamente,
09:22
the biggest number of targets for such attacks
216
562260
3000
el mayor número de objetivos para tales ataques
09:25
are not in the Middle East.
217
565260
2000
no está en Medio Oriente.
09:27
They're in the United States and Europe and in Japan.
218
567260
3000
Está en los Estados Unidos y en Japón.
09:30
So all of the green areas,
219
570260
2000
Todas las áreas verdes
09:32
these are your target-rich environments.
220
572260
3000
son espacios con gran número de objetivos.
09:35
We have to face the consequences,
221
575260
3000
Debemos enfrentar las consecuencias,
09:38
and we better start to prepare right now.
222
578260
3000
y mejor que nos empecemos a preparar ahora.
09:41
Thanks.
223
581260
2000
Gracias.
09:43
(Applause)
224
583260
6000
(Aplausos)
09:49
Chris Anderson: I've got a question.
225
589260
2000
Chris Anderson: Tengo una pregunta.
09:53
Ralph, it's been quite widely reported
226
593260
2000
Ralph, se ha hecho público en muchos lados
09:55
that people assume that Mossad
227
595260
2000
que la gente asume que el Mossad
09:57
is the main entity behind this.
228
597260
2000
es la principal entidad detrás de esto.
09:59
Is that your opinion?
229
599260
3000
¿Cuál es tu opinión?
10:02
Ralph Langner: Okay, you really want to hear that?
230
602260
2000
Ralph Langnet: Okey, ¿realmente quieren escuchar esto?
10:04
Yeah. Okay.
231
604260
2000
Sí. Okey.
10:06
My opinion is that the Mossad is involved,
232
606260
3000
Mi opinión es que el Mossad está involucrado,
10:09
but that the leading force is not Israel.
233
609260
3000
pero el motor no es Israel:
10:12
So the leading force behind that
234
612260
2000
el motor detrás de esto
10:14
is the cyber superpower.
235
614260
3000
es la superpotencia cibernética.
10:17
There is only one,
236
617260
2000
Existe una sola,
10:19
and that's the United States --
237
619260
2000
y ésa es los Estados Unidos,
10:21
fortunately, fortunately.
238
621260
2000
afortunadamente, afortunadamente.
10:23
Because otherwise,
239
623260
2000
Porque, de otro modo,
10:25
our problems would even be bigger.
240
625260
3000
nuestros problemas serían aún mayores.
10:28
CA: Thank you for scaring the living daylights out of us. Thank you, Ralph.
241
628260
4000
CA: Gracias por atemorizarnos. Gracias, Ralph.
10:32
(Applause)
242
632260
2000
(Aplausos)
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