ЛК раскрыла новые подробности громкого расследования о группе Lurk

ЛК раскрыла новые подробности громкого расследования о группе Lurk

ЛК раскрыла новые подробности громкого расследования о группе Lurk

Продолжается расследование деятельности кибергруппировки Lurk, участники которой были задержаны при помощи «Лаборатории Касперского» в июне этого года по подозрению в хищении почти 3 миллиардов рублей со счетов пользователей в России.

Выяснилось, что прибыль киберпреступникам приносила не только кража денег с помощью хитроумного банковского троянца, но и сдача в аренду другого вредоносного продукта — набора эксплойтов Angler.

В течение нескольких лет Angler был одним из самых мощных наборов эксплойтов для уязвимостей в популярном ПО, который позволял скрытно устанавливать на компьютеры жертв опасные вредоносные программы. Киберпреступники по всему миру активно использовали его для внедрения самых разных зловредов: от рекламного ПО до банковских троянцев и программ-вымогателей. В частности, именно с помощью Angler распространялись шифровальщики CryptXXX и TeslaCrypt. 

Изначально этот набор эксплойтов создавался исключительно для того, чтобы обеспечить эффективное и надежное распространение банковского троянца Lurk, но в 2013 году его владельцы стали предлагать Angler в аренду на подпольных форумах.

«Вероятно, решение продавать доступ к этому инструменту другим злоумышленникам было обусловлено необходимостью окупать высокие затраты авторов Lurk на огромную сетевую инфраструктуру и штат сотрудников. Основной «бизнес» кибергруппировки, связанный с кражей денег через системы дистанционного банковского обслуживания, стал приносить меньший доход, чем раньше, благодаря внедрению в финансовых организациях дополнительных мер безопасности, и преступники решили расширить поле деятельности. Набор эксплойтов обрел огромную популярность среди злоумышленников: если банковский троянец Lurk представлял угрозу только для российских организаций, то Angler использовали в кибератаках по всему миру», — рассказывает Руслан Стоянов, руководитель отдела расследований компьютерных инцидентов «Лаборатории Касперского».

Продажа доступа к набору эксплойтов Angler — это лишь один из дополнительных видов «заработка» кибергруппировки Lurk, деятельность которой началась с разработки мощного банковского троянца для массовых краж денег из систем ДБО и выросла в сложные мошеннические схемы с подменой SIM-карт по фальшивым доверенностям и целевые атаки на банки с привлечением специалистов, работающих с внутренней банковской инфраструктурой.

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