Обнаружен ботнет для VoIP систем

Обнаружен ботнет для VoIP систем

Исследователи в области безопасности компании Symantec предупреждают о появлении в сети нового трояна, который посредством распределенных атак захватывает учетные записи пользователей VoIP систем.

Согласно источнику, троян «SIP cracker» распространяется посредством инфектора Sality, который как известно, создает Р2Р сеть из пораженных компьютеров, получая ссылки на загрузку дополнительных компонентов.

Первые образцы «SIP cracker» появились еще в прошлом году, тогда некоторые блоггеры сообщали о широкомасштабных атаках. Однако в своей новой модификации он уникален, считают специалисты Symantec.

Дело в том, что троян нацелен на протокол установления сеанса (SIP), при этом он использует распределенный метод атаки. То есть, связываясь с контрольно-командным сервером, он получает пакет IP, среди которых ищет адрес сервера SIP. Как только поиск увенчался успехом, троян рапортует об этом на свой сервер. В ответ он получает пакет логинов и паролей к учетным записям пользователей и пытается зарегистрироваться. Получив доступ к системе, ждет новых команд из «штаба». Кроме этого, «SIP cracker» может проникнуть в систему Asterisk PBX через веб-интерфейс FreePBX под видом администратора.

Основная опасность состоит в высокой скорости заражения. По мнению эксперта в области безопасности Symantec Николаса Фальери, бот может охватить все адресное пространство серверов всего за 5-6 часов.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru