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

310,465 views ・ 2011-03-29

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

Vertaald door: Rik Delaet Nagekeken door: Roel Verbunt
00:15
The idea behind the Stuxnet computer worm
0
15260
3000
Het idee achter de Stuxnet-computerworm
00:18
is actually quite simple.
1
18260
2000
is eigenlijk heel simpel.
00:20
We don't want Iran to get the bomb.
2
20260
3000
We willen niet dat Iran de bom krijgt.
00:23
Their major asset for developing nuclear weapons
3
23260
3000
Hun belangrijkste troef voor de ontwikkeling van nucleaire wapens
00:26
is the Natanz uranium enrichment facility.
4
26260
4000
is de fabriek in Natanz voor de verrijking van uranium.
00:30
The gray boxes that you see,
5
30260
2000
De grijze dozen die je ziet,
00:32
these are real-time control systems.
6
32260
3000
zijn de real-timebesturingssystemen.
00:35
Now if we manage to compromise these systems
7
35260
3000
Als we erin slagen de systemen, die de draaisnelheden
00:38
that control drive speeds and valves,
8
38260
3000
en kleppen controleren, in de war te sturen,
00:41
we can actually cause a lot of problems
9
41260
3000
dan kunnen we een boel problemen
00:44
with the centrifuge.
10
44260
2000
met de centrifuge veroorzaken.
00:46
The gray boxes don't run Windows software;
11
46260
2000
Die grijze dozen gebruiken geen Windows-software;
00:48
they are a completely different technology.
12
48260
3000
ze draaien op een compleet andere technologie.
00:51
But if we manage
13
51260
2000
Maar we kunnen proberen
00:53
to place a good Windows virus
14
53260
3000
om een goed Windows-virus
00:56
on a notebook
15
56260
2000
op een notebook te plaatsen.
00:58
that is used by a maintenance engineer
16
58260
2000
Als een ingenieur dat notebook gebruikt
01:00
to configure this gray box,
17
60260
3000
om die grijze doos te configureren,
01:03
then we are in business.
18
63260
2000
dan zijn we binnen.
01:05
And this is the plot behind Stuxnet.
19
65260
3000
Dat is de plot achter Stuxnet.
01:08
So we start with a Windows dropper.
20
68260
5000
We beginnen met een Windows-dropper (software met malware).
01:13
The payload goes onto the gray box,
21
73260
3000
De worm komt terecht in de grijze doos,
01:16
damages the centrifuge,
22
76260
2000
beschadigt de centrifuge,
01:18
and the Iranian nuclear program is delayed --
23
78260
2000
en het Iranese nucleaire programma loopt vertraging op:
01:20
mission accomplished.
24
80260
2000
missie volbracht.
01:22
That's easy, huh?
25
82260
2000
Da's makkelijk, hè?
01:24
I want to tell you how we found that out.
26
84260
3000
Ik wil jullie vertellen hoe we daarop zijn gekomen.
01:27
When we started our research on Stuxnet six months ago,
27
87260
3000
Toen we ons onderzoek op Stuxnet zes maanden geleden begonnen,
01:30
it was completely unknown what the purpose of this thing was.
28
90260
3000
was het volkomen onbekend wat dit ding moest doen.
01:33
The only thing that was known
29
93260
2000
Het enige dat bekend was
01:35
is it's very, very complex on the Windows part, the dropper part,
30
95260
3000
was dat dat zeer complexe Windows-onderdeel, het dropperdeel,
01:38
used multiple zero-day vulnerabilities.
31
98260
3000
meerdere zero-day kwetsbaarheden kon uitbuiten.
01:41
And it seemed to want to do something
32
101260
3000
Het leek iets te willen doen
01:44
with these gray boxes, these real-time control systems.
33
104260
2000
met deze grijze dozen, deze real-time besturingssystemen.
01:46
So that got our attention,
34
106260
2000
Daar richtten we onze aandacht op.
01:48
and we started a lab project
35
108260
2000
We begonnen een lab-project
01:50
where we infected our environment with Stuxnet
36
110260
4000
waar we ons systeem besmetten met Stuxnet
01:54
and checked this thing out.
37
114260
2000
en keken wat er gebeurde.
01:56
And then some very funny things happened.
38
116260
3000
Er gebeurden een aantal zeer grappige dingen.
01:59
Stuxnet behaved like a lab rat
39
119260
3000
Stuxnet gedroeg zich als een lab-rat
02:02
that didn't like our cheese --
40
122260
3000
die onze kaas niet lustte -
02:05
sniffed, but didn't want to eat.
41
125260
2000
hij snoof eraan, maar wilde er niet van eten.
02:07
Didn't make sense to me.
42
127260
2000
Ik kon er kop noch staart aan krijgen.
02:09
And after we experimented with different flavors of cheese,
43
129260
3000
Nadat we met verschillende smaken van kaas hadden geëxperimenteerd,
02:12
I realized, well, this is a directed attack.
44
132260
4000
besefte ik dat dit is een gerichte aanval was.
02:16
It's completely directed.
45
136260
2000
Volledig doelgericht.
02:18
The dropper is prowling actively
46
138260
2000
De dropper tast
02:20
on the gray box
47
140260
2000
de grijze doos actief af
02:22
if a specific configuration is found,
48
142260
3000
tot een specifieke configuratie wordt gevonden,
02:25
and even if the actual program code that it's trying to infect
49
145260
4000
terwijl het eigenlijke programma, dat het probeert te infecteren,
02:29
is actually running on that target.
50
149260
2000
nog loopt op dat doelwit.
02:31
And if not, Stuxnet does nothing.
51
151260
3000
Zo niet doet Stuxnet niets.
02:34
So that really got my attention,
52
154260
2000
Dat trok pas echt mijn aandacht
02:36
and we started to work on this
53
156260
2000
en we begonnen hier
02:38
nearly around the clock,
54
158260
2000
bijna de klok rond aan te werken.
02:40
because I thought, "Well, we don't know what the target is.
55
160260
3000
We hadden er geen idee van wat het doelwit is.
02:43
It could be, let's say for example,
56
163260
2000
Het zou bijvoorbeeld ook
02:45
a U.S. power plant,
57
165260
2000
een Amerikaanse kerncentrale
02:47
or a chemical plant in Germany.
58
167260
2000
of een chemische fabriek in Duitsland kunnen zijn.
02:49
So we better find out what the target is soon."
59
169260
3000
We konden maar beter snel te weten komen wat het doel was.
02:52
So we extracted and decompiled
60
172260
2000
We haalden de aanvalscode
02:54
the attack code,
61
174260
2000
eruit en decompileerden ze.
02:56
and we discovered that it's structured in two digital bombs --
62
176260
3000
We ontdekten dat er twee digitale bommen in te vinden waren:
02:59
a smaller one and a bigger one.
63
179260
3000
een kleine en een grote.
03:02
And we also saw that they are very professionally engineered
64
182260
4000
We zagen ook dat ze erg professioneel waren ontworpen
03:06
by people who obviously had all insider information.
65
186260
4000
door mensen die duidelijk alle voorkennis hadden.
03:10
They knew all the bits and bites
66
190260
2000
Ze kenden alle bits en bytes
03:12
that they had to attack.
67
192260
2000
die ze moesten aanvallen.
03:14
They probably even know the shoe size of the operator.
68
194260
3000
Ze kenden waarschijnlijk zelfs de schoenmaat van de bediener.
03:17
So they know everything.
69
197260
2000
Ze wisten alles.
03:19
And if you have heard that the dropper of Stuxnet
70
199260
3000
Als je zou hebben gehoord dat de dropper van Stuxnet
03:22
is complex and high-tech,
71
202260
2000
complex en high-tech is,
03:24
let me tell you this:
72
204260
2000
laat me je dan dit vertellen:
03:26
the payload is rocket science.
73
206260
2000
dat ding is van de bovenste plank.
03:28
It's way above everything
74
208260
2000
Het staat ver boven alles
03:30
that we have ever seen before.
75
210260
3000
dat we ooit eerder zagen.
03:33
Here you see a sample of this actual attack code.
76
213260
3000
Hier zie je een staaltje van deze feitelijke aanvalscode.
03:36
We are talking about --
77
216260
2000
We praten over
03:38
around about 15,000 lines of code.
78
218260
3000
ongeveer 15.000 regels code.
03:41
Looks pretty much like old-style assembly language.
79
221260
3000
Ziet er nogal uit als ouderwetse assembler.
03:44
And I want to tell you how we were able
80
224260
2000
Ik wil jullie vertellen hoe we in staat waren
03:46
to make sense out of this code.
81
226260
2000
om deze code te begrijpen.
03:48
So what we were looking for is, first of all, system function calls,
82
228260
3000
Waar we naar zochten waren ten eerste systeemfunctiecalls.
03:51
because we know what they do.
83
231260
2000
Omdat we weten waar die voor dienen.
03:53
And then we were looking for timers and data structures
84
233260
4000
Daarna zochten we naar timers en datastructuren
03:57
and trying to relate them to the real world --
85
237260
2000
en probeerden ze te relateren aan de echte wereld -
03:59
to potential real world targets.
86
239260
2000
aan potentiële doelwitten in de echte wereld.
04:01
So we do need target theories
87
241260
3000
We hadden doelwittheorieën nodig
04:04
that we can prove or disprove.
88
244260
3000
die we konden bewijzen of weerleggen.
04:07
In order to get target theories,
89
247260
2000
Om achter die doelwittheorieën te komen,
04:09
we remember
90
249260
2000
bleven we voor ogen houden
04:11
that it's definitely hardcore sabotage,
91
251260
2000
dat het hier zeker om sabotage ging.
04:13
it must be a high-value target
92
253260
2000
Het moest een doelwit van hoge waarde zijn,
04:15
and it is most likely located in Iran,
93
255260
3000
en het was zeer waarschijnlijk in Iran gelegen.
04:18
because that's where most of the infections had been reported.
94
258260
4000
Daar werd namelijk het merendeel van de infecties gemeld.
04:22
Now you don't find several thousand targets in that area.
95
262260
3000
Nu ga je in dat gebied geen duizenden doelen vinden.
04:25
It basically boils down
96
265260
2000
Eigenlijk draait het vooral
04:27
to the Bushehr nuclear power plant
97
267260
2000
om de kerncentrale van Bushehr
04:29
and to the Natanz fuel enrichment plant.
98
269260
2000
en om de fabriek voor splijtstofverrijking in Natanz.
04:31
So I told my assistant,
99
271260
2000
Ik zei tegen mijn assistent,
04:33
"Get me a list of all centrifuge and power plant experts from our client base."
100
273260
3000
"Haal uit ons klantenbestand een lijst van alle centrifuge- en kerncentraledeskundigen op."
04:36
And I phoned them up and picked their brain
101
276260
2000
Ik belde hen op en hoorde hen uit
04:38
in an effort to match their expertise
102
278260
2000
om hun expertise te vergelijken
04:40
with what we found in code and data.
103
280260
3000
met wat we gevonden hadden in de code en data.
04:43
And that worked pretty well.
104
283260
2000
Dat werkte behoorlijk goed.
04:45
So we were able to associate
105
285260
2000
Zo konden we
04:47
the small digital warhead
106
287260
2000
de kleine digitale bom linken
04:49
with the rotor control.
107
289260
2000
aan de rotorcontrole.
04:51
The rotor is that moving part within the centrifuge,
108
291260
3000
De rotor is het bewegende deel in de centrifuge.
04:54
that black object that you see.
109
294260
2000
Het zwarte ding dat je daar ziet.
04:56
And if you manipulate the speed of this rotor,
110
296260
3000
Als je de snelheid van deze rotor kan aansturen,
04:59
you are actually able to crack the rotor
111
299260
2000
ben je eigenlijk in staat om de rotor te beschadigen
05:01
and eventually even have the centrifuge explode.
112
301260
4000
en de centrifuge zelfs te laten ontploffen.
05:05
What we also saw
113
305260
2000
Wat we ook zagen
05:07
is that the goal of the attack
114
307260
2000
was dat het de bedoeling was de aanval
05:09
was really to do it slowly and creepy --
115
309260
3000
langzaam en op een sluipende manier te laten gebeuren.
05:12
obviously in an effort
116
312260
2000
Uiteraard met de bedoeling de onderhoudsmonteurs
05:14
to drive maintenance engineers crazy,
117
314260
3000
met de handen in het haar te laten zitten,
05:17
that they would not be able to figure this out quickly.
118
317260
3000
zodat ze er niet snel zouden achterkomen wat er aan de hand was.
05:20
The big digital warhead -- we had a shot at this
119
320260
3000
De grote digitale bom vonden we
05:23
by looking very closely
120
323260
2000
door de data en datastructuren
05:25
at data and data structures.
121
325260
2000
zeer nauwkeurig te analyseren.
05:27
So for example, the number 164
122
327260
2000
Zo komt het getal 164
05:29
really stands out in that code;
123
329260
2000
vaak voor in die code.
05:31
you can't overlook it.
124
331260
2000
Je kunt het niet over het hoofd zien.
05:33
I started to research scientific literature
125
333260
2000
Ik begon aan wetenschappelijk literatuuronderzoek
05:35
on how these centrifuges
126
335260
2000
over hoe dat deze centrifuges in Natanz
05:37
are actually built in Natanz
127
337260
2000
eigenlijk gebouwd zijn.
05:39
and found they are structured
128
339260
2000
Ik vond dat ze
05:41
in what is called a cascade,
129
341260
2000
in wat een cascade wordt genoemd waren opgesteld.
05:43
and each cascade holds 164 centrifuges.
130
343260
4000
Elke cascade bevat 164 centrifuges.
05:47
So that made sense, that was a match.
131
347260
2000
Dat was al één logische overeenkomst.
05:49
And it even got better.
132
349260
2000
Het werd zelfs nog beter.
05:51
These centrifuges in Iran
133
351260
2000
Deze centrifuges in Iran
05:53
are subdivided into 15, what is called, stages.
134
353260
4000
zijn onderverdeeld in 15 zogenoemde trappen.
05:57
And guess what we found in the attack code?
135
357260
2000
Raad eens wat we vonden in de aanvalscode?
05:59
An almost identical structure.
136
359260
2000
Een bijna identieke structuur.
06:01
So again, that was a real good match.
137
361260
3000
Dat stemde zeer goed overeen.
06:04
And this gave us very high confidence for what we were looking at.
138
364260
3000
Dit gaf ons heel veel vertrouwen dat we op het juiste spoor zaten.
06:07
Now don't get me wrong here, it didn't go like this.
139
367260
3000
Begrijp me niet verkeerd, zo simpel was het niet.
06:10
These results have been obtained
140
370260
3000
Deze resultaten zijn verkregen
06:13
over several weeks of really hard labor.
141
373260
3000
na een aantal weken van hard werken.
06:16
And we often went into just a dead end
142
376260
3000
Vaak volgden we een doodlopend spoor
06:19
and had to recover.
143
379260
2000
en moesten we opnieuw beginnen.
06:21
Anyway, so we figured out
144
381260
2000
Hoe dan ook visten we uit
06:23
that both digital warheads
145
383260
2000
dat beide digitale bommen
06:25
were actually aiming at one and the same target,
146
385260
2000
op één en hetzelfde doelwit gericht zijn.
06:27
but from different angles.
147
387260
2000
Maar vanuit verschillende invalshoeken.
06:29
The small warhead is taking one cascade,
148
389260
3000
De kleine bom pakt één cascade aan,
06:32
and spinning up the rotors and slowing them down,
149
392260
3000
door de rotors te versnellen of af te remmen,
06:35
and the big warhead
150
395260
2000
en de grote bom
06:37
is talking to six cascades
151
397260
2000
pakt zes cascades aan
06:39
and manipulating valves.
152
399260
2000
door het manipuleren van kleppen.
06:41
So in all, we are very confident
153
401260
2000
Al met al hebben we er alle vertrouwen in
06:43
that we have actually determined what the target is.
154
403260
2000
dat we het doel hebben gevonden.
06:45
It is Natanz, and it is only Natanz.
155
405260
3000
Het is Natanz en alleen maar Natanz.
06:48
So we don't have to worry
156
408260
2000
We hoefden ons dus geen zorgen meer te maken
06:50
that other targets
157
410260
2000
dat andere doelen
06:52
might be hit by Stuxnet.
158
412260
2000
zouden kunnen worden getroffen door Stuxnet.
06:54
Here's some very cool stuff that we saw --
159
414260
3000
Hier een aantal leuke dingen die we tegenkwamen:
06:57
really knocked my socks off.
160
417260
2000
daar viel ik pas echt van achterover.
06:59
Down there is the gray box,
161
419260
2000
Daar is de grijze doos,
07:01
and on the top you see the centrifuges.
162
421260
3000
en bovenaan zie je de centrifuges.
07:04
Now what this thing does
163
424260
2000
Dit ding onderschept
07:06
is it intercepts the input values from sensors --
164
426260
3000
de input-waarden van sensoren.
07:09
so for example, from pressure sensors
165
429260
2000
bijvoorbeeld van druksensoren
07:11
and vibration sensors --
166
431260
2000
en trillingsensoren.
07:13
and it provides legitimate program code,
167
433260
3000
Het voorziet de legitieme code,
07:16
which is still running during the attack,
168
436260
2000
die tijdens de aanval nog steeds loopt,
07:18
with fake input data.
169
438260
2000
van nep-inputdata.
07:20
And as a matter of fact, this fake input data
170
440260
2000
In feite zijn deze nep-inputdata
07:22
is actually prerecorded by Stuxnet.
171
442260
3000
vooraf opgenomen door Stuxnet.
07:25
So it's just like from the Hollywood movies
172
445260
2000
Het is net als in die Hollywoodfilms
07:27
where during the heist,
173
447260
2000
waar tijdens een inbraak
07:29
the observation camera is fed with prerecorded video.
174
449260
3000
de observatiecamera wordt gevoed met vooraf opgenomen video.
07:32
That's cool, huh?
175
452260
2000
Dat is cool, he?
07:35
The idea here is obviously
176
455260
2000
Het idee hierachter is niet alleen maar
07:37
not only to fool the operators in the control room.
177
457260
3000
de operatoren in de controlekamer te misleiden.
07:40
It actually is much more dangerous and aggressive.
178
460260
4000
Het is veel gevaarlijker en agressiever.
07:44
The idea
179
464260
2000
Het idee gaat over het omzeilen
07:46
is to circumvent a digital safety system.
180
466260
3000
van een digitaal beveiligingssysteem.
07:50
We need digital safety systems
181
470260
2000
We hebben digitale beveiligingssystemen nodig
07:52
where a human operator could not act quick enough.
182
472260
3000
als een menselijke operator niet snel genoeg kan reageren.
07:55
So for example, in a power plant,
183
475260
2000
Bijvoorbeeld in een elektriciteitscentrale moet je,
07:57
when your big steam turbine gets too over speed,
184
477260
3000
als de grote stoomturbine te snel gaat draaien,
08:00
you must open relief valves within a millisecond.
185
480260
3000
de ontlastingskleppen binnen de milliseconde kunnen openen.
08:03
Obviously, this cannot be done by a human operator.
186
483260
3000
Uiteraard kan dit niet worden gedaan door een menselijke operator.
08:06
So this is where we need digital safety systems.
187
486260
2000
Daar hebben we digitale beveiligingssystemen voor nodig.
08:08
And when they are compromised,
188
488260
2000
Wanneer die in het gedrang komen
08:10
then real bad things can happen.
189
490260
3000
kunnen vreselijke dingen gebeuren.
08:13
Your plant can blow up.
190
493260
2000
Je installatie kan ontploffen.
08:15
And neither your operators nor your safety system will notice it.
191
495260
3000
Noch je operatoren, noch je veiligheidsysteem zullen het merken.
08:18
That's scary.
192
498260
2000
Dat is pas eng.
08:20
But it gets worse.
193
500260
2000
Maar het wordt nog erger.
08:22
And this is very important, what I'm going to say.
194
502260
3000
Wat ik ga zeggen is zeer belangrijk.
08:25
Think about this:
195
505260
2000
Denk hier eens over na.
08:27
this attack is generic.
196
507260
3000
Deze aanval is niet specifiek.
08:30
It doesn't have anything to do, in specifics,
197
510260
4000
Dat wil zeggen dat hij niet specifiek gericht is
08:34
with centrifuges,
198
514260
2000
op centrifuges of
08:36
with uranium enrichment.
199
516260
3000
op de verrijking van uranium.
08:39
So it would work as well, for example,
200
519260
3000
Hij zou even goed kunnen werken bij
08:42
in a power plant
201
522260
2000
een energiecentrale
08:44
or in an automobile factory.
202
524260
3000
of een autofabriek.
08:47
It is generic.
203
527260
2000
Hij is niet specifiek.
08:49
And you don't have -- as an attacker --
204
529260
2000
Je hoefde als aanvaller
08:51
you don't have to deliver this payload
205
531260
3000
deze software niet
08:54
by a USB stick,
206
534260
2000
door middel van een USB-stick af te leveren,
08:56
as we saw it in the case of Stuxnet.
207
536260
2000
zoals we al zagen in het geval van Stuxnet.
08:58
You could also use conventional worm technology for spreading.
208
538260
3000
Dat kon evengoed via conventionele worm-technologie.
09:01
Just spread it as wide as possible.
209
541260
3000
Smeer het gewoon zo breed mogelijk uit.
09:04
And if you do that,
210
544260
2000
Wat krijg je dan?
09:06
what you end up with
211
546260
2000
Een cybermassavernietigingswapen.
09:08
is a cyber weapon of mass destruction.
212
548260
5000
Een cybermassavernietigingswapen.
09:14
That's the consequence
213
554260
2000
Dat moeten we
09:16
that we have to face.
214
556260
3000
onder ogen durven zien.
09:19
So unfortunately,
215
559260
3000
Maar helaas bevindt
09:22
the biggest number of targets for such attacks
216
562260
3000
het grootste aantal doelen voor dergelijke aanslagen
09:25
are not in the Middle East.
217
565260
2000
zich niet in het Midden-Oosten.
09:27
They're in the United States and Europe and in Japan.
218
567260
3000
Maar wel in de Verenigde Staten, Europa en Japan.
09:30
So all of the green areas,
219
570260
2000
Alle groene gebieden op de kaart
09:32
these are your target-rich environments.
220
572260
3000
zijn je doelgroeprijke omgevingen.
09:35
We have to face the consequences,
221
575260
3000
We moeten de gevolgen daarvan onder ogen durven zien.
09:38
and we better start to prepare right now.
222
578260
3000
We kunnen er ons maar beter op voorbereiden.
09:41
Thanks.
223
581260
2000
Bedankt.
09:43
(Applause)
224
583260
6000
(Applaus)
09:49
Chris Anderson: I've got a question.
225
589260
2000
Chris Anderson: Ik heb een vraag.
09:53
Ralph, it's been quite widely reported
226
593260
2000
Ralph, er wordt vaak beweerd
09:55
that people assume that Mossad
227
595260
2000
dat het vooral de Mossad is
09:57
is the main entity behind this.
228
597260
2000
die hierachter zou zitten.
09:59
Is that your opinion?
229
599260
3000
Denk je dat ook?
10:02
Ralph Langner: Okay, you really want to hear that?
230
602260
2000
Ralph Langner: Oke, wil je het echt weten?
10:04
Yeah. Okay.
231
604260
2000
Ja. Oke.
10:06
My opinion is that the Mossad is involved,
232
606260
3000
Mijn mening is dat de Mossad betrokken partij is,
10:09
but that the leading force is not Israel.
233
609260
3000
maar dat de voornaamste aanstoker niet Israël is.
10:12
So the leading force behind that
234
612260
2000
De voornaamste aanstoker hierachter
10:14
is the cyber superpower.
235
614260
3000
is 'de' cybersupermacht.
10:17
There is only one,
236
617260
2000
Dat is er slechts één:
10:19
and that's the United States --
237
619260
2000
de Verenigde Staten.
10:21
fortunately, fortunately.
238
621260
2000
Gelukkig maar.
10:23
Because otherwise,
239
623260
2000
Want anders zouden onze problemen
10:25
our problems would even be bigger.
240
625260
3000
zelfs nog groter zijn.
10:28
CA: Thank you for scaring the living daylights out of us. Thank you, Ralph.
241
628260
4000
CA: Bedankt dat je ons de haren ten berge hebt laten rijzen. Dank je Ralph.
10:32
(Applause)
242
632260
2000
(Applaus)
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7