Обнаружен кроссплатформенный бэкдор GetShell.A

Обнаружен кроссплатформенный бэкдор GetShell.A

Антивирусная компания F-Secure заявила об обнаружение кроссплатформенного бэкдора GetShell.A для платформ Windows, Mac и Linux. Вредонос распространялся через внедрение на веб-сайте Colombian Transport с использованием набора Social-Engineer Toolkit (SET). Установка трояна в систему происходила через запуск JAR-файла, имеющего недоверенный сертификат.

В ходе установки, проверялся тип ОС пользователя и в соответствие с ним выполнялась загрузка необходимой версии бэкдора GetShell.A. Сам троян написан на языке Java, что обеспечивает его одинаковую функциональность на всех платформах. После своего запуска GetShell.A связывался с управляющим центром и переходил в режим ожидания команд, передает uinc.ru.

Управляющим центром являлся IP-адрес 186.87.69.249, принадлежащий Telmex Colombia S.A. Несмотря на то, что механизм распространения GetShell.A далек от идеала, широкое использование любых платформ приводит к увеличению безграмотности среди пользователей, которые могут подтвердить запуск любого приложения без особого внимания к их цифровым подписям. Антивирусные эксперты рекомендуют администраторам систем заблокировать выполнение небезопасных элементов на компьютерах, доступ к которым имеют неквалифицированные пользователи.

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