Европол обезвредил крупную хакерскую группировку

Европол обезвредил крупную хакерскую группировку

Сотрудники полиции Евросоюза обезвредили крупную группировку хакеров, участники которой занимались хищениями личных данных и банковской информации. Злоумышленники смогли заразить вредоносной программой (Ramnit) около 3,2 миллиона компьютеров по всему миру.

Ramnit – один из самых крупных ботнетов в современной Сети. Ботнетом называют сеть компьютеров, подконтрольных хакерам, которые используются для распространения вредоносного кода и вирусов.

Вирус с легкостью получал доступ к любым компьютерам, тем самым, давая возможность хакерам удаленно собирать нужную им информацию и производить хищения крупных денежных средств. Вирус имеет функцию отключения антивирусных программ и остается для большинства пользователей зараженных компьютеров незаметным.

В масштабной операции принимали участие сотрудники Европола из Италии, Великобритании, Германии и Нидерландов. Также были привлечены крупные компании, специалисты которых оказали помощь следствию, а именно разработали уникальное приложение, с помощью которого были очищены компьютеры от вируса.

Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion:

«Современная киберпреступность не имеет границ. Участники одной группировки нередко находятся в разных странах и выполняют различные функции, сбор информации, написание вредоносного кода, его распространение, вывод денег и т. д. Поэтому сотрудничество правоохранительных органов нескольких государств нередко является обязательным условием поимки киберпреступников».

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