В Рунете появился новый SMS flooder

В Рунете появился новый SMS flooder

Болгарский блогер и исследователь Данчо Данчев обнаружил в интернете русскоязычную рекламу нового инструмента для проведения flood-атак по SMS-каналам. Приложение выполнено по типу конструктора (DIY, do-it-yourself - "сделай сам") и использует общедоступные российские службы отправки текстовых сообщений.

Судя по рекламному описанию, данный продукт способен атаковать большое число абонентских номеров и поддерживает 23 публичных SMS-сервиса, размещенных преимущественно в российском секторе интернета. Эти сервисы не требуют регистрации и не лимитируют количество исходящих сообщений. Управлять таким SMS flooder'ом можно c помощью ICQ-бота. Оплату продавцы просят производить через WebMoney в долларовом эквиваленте, сообщает securelist.com.

Данчев отмечает, что находки такого рода – не редкость. Приложения-конструкторы, способные «зафлудить» любой телефонный номер, пользуются большим спросом на черном рынке, этот сегмент растет быстрыми темпами и все больше профессионализируется. Исследователь полагает, что подобные продукты и сервисы стали множиться в связи с освоением банками такой меры безопасности, как рассылка SMS-уведомлений о движении средств на клиентских счетах. Направив SMS flood на номер жертвы, мошенники получают дополнительный шанс беспрепятственно выкачать деньги с ее счета: сообщение банка о несанкционированной транзакции просто потеряется в потоке текстового мусора.

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