Самая опасная угроза 2011 года: прогноз SANS Institute

Самая опасная угроза 2011 года: прогноз SANS Institute

По мнению аналитиков этой авторитетной организации, наибольшую опасность в наступившем году может представить вредоносное программное обеспечение, использующее приемы т.н. "глубокого анализа памяти". Что же особенного усматривают специалисты в подобных образцах компьютерных вирусов, и в чем состоит их потенциальная привлекательность для злоумышленников?



Под глубоким анализом памяти понимается изучение информации, с которой работает тот или иной процесс в конкретный момент времени. Основным объектом такой атаки (если данный прием используется в неблаговидных целях) могут быть программные средства и системы криптозащиты: извлекая содержимое оперативной памяти, вредоносный объект способен обойти механизм шифрования и получить исходную информацию без явных усилий.


В докладе, который был представлен на конференции RSA на прошлой неделе, исследователи SANS Institute отметили, что в последнее время наблюдается постепенный рост числа таких нападений, и роль приемов глубокого анализа памяти в инцидентах, связанных с утечками информации, становится все более заметной. Сам факт их использования в вирусописательских разработках инновацией не является: первые программы такого рода появились еще несколько лет назад.


С точки зрения безопасности действительно можно утверждать, что оперативная память является уязвимым местом средств криптографической защиты. Предположим, что конфиденциальные сведения хранятся на некотором носителе в зашифрованном виде; алгоритм надежен, и похищать такие файлы бессмысленно - на их восстановление уйдет нецелесообразно много времени. Однако данные не могут просто лежать на диске: если это, к примеру, информация о секретах производства, то к ней рано или поздно потребуется обратиться - т.е. открыть для просмотра в специализированном приложении или совершить какие-либо иные действия с нею.


Это, в свою очередь, означает, что для обработки таких сведений любой программный продукт неизбежно должен будет их расшифровать. Даже если не сохранять декриптованный файл на том или ином носителе, в оперативной памяти работающего с ним процесса все равно будет находиться информация, восстановленная к своему исходному виду - а, следовательно, при наличии определенных привилегий вредоносный объект сумеет ее оттуда считать. Кроме того, при желании аналогичным образом извлекается и сам секретный шифровочный ключ.


В качестве примера продукта, позволяющего провести подобную атаку, эксперты привели программный модуль Meterpreter, который подключается к открытой системе Metasploit. Исследователи особо отметили тот факт, что решения для борьбы с утечками данных далеко не всегда могут обнаружить и остановить деятельность подобных инструментов глубокого анализа памяти.


PC World

" />

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