Специалисты корпорации Microsoft определили откуда родом ботнет Nitol

Специалисты корпорации Microsoft определили откуда родом ботнет Nitol

Microsoft опубликовала статистику детектов DDoS-бота Nitol за январь-октябрь 2012 г. Около трети таких заражений было зафиксировано в Китае. Защитные решения компании детектируют Nitol с конца 2010 г. Зловреды этого семейства способны проводить flood-атаки с использованием протоколов TCP, UDP, HTTP и ICMP.

Как показал анализ, часть кода Nitol, реализующая DDoS-функционал, была попросту скопирована или в большой мере заимствована из других вредоносных программ, выложенных в публичный доступ на китайских веб-сайтах, пишет securelist.com.

По данным MS, Nitol получил наибольшее распространение в Китае, США, на Тайване и в Таиланде. На долю этих стран в текущем году пришлось 31,4; 18,5; 16,8 и 11,6% таких детектов соответственно ― в совокупности около 2 млн. срабатываний. После захвата 3322.org, китайского сервиса динамических DNS, задействованного операторами Nitol, количество этих детектов значительно уменьшилось. Переведя DNS-трафик 3322.org на свои серверы, MS заблокировала C&C поддомен в этой зоне, с которым связывались более половины ботов Nitol.

Для ускорения очистки зараженных ресурсов эксперты ввели сигнатуры DDoS-бота в базу MSRT (Malicious Software Removal Tool), инструмента для удаления вредоносных программ, обновляемого через штатный механизм Windows. За неделю работы с новыми базами MSRT очистил от Nitol свыше 36 тыс. пользовательских компьютеров.

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