Rakos строит ботнет из устройств интернета вещей

Rakos строит ботнет из устройств интернета вещей

Rakos строит ботнет из устройств интернета вещей

Специалисты ESET обнаружили вредоносную программу Linux/Rakos, атакующую устройства интернета вещей. По аналогии с известными червями для Linux, Rakos ищет встроенные устройства и серверы с открытым SSH-портом и слабыми или заводскими паролями. Зараженные устройства используются для дальнейшего распространения программы. 

Атака начинается с небольшого списка IP-адресов, затем число целей увеличивается. В настоящее время заражение угрожает только слабо защищенным устройствам. Есть информация о пострадавших в результате сброса до заводских настроек и установки паролей по умолчанию. 

Если заражение успешно, Linux/Rakos разворачивает на устройстве локальный НТТР-сервер. Он позволяет новым версиям программы закрывать процессы старых версий и преобразовать URL-запросы.

Бот также разворачивает веб-сервер, который прослушивает входящие соединения на случайных ТСР-портах – порт выбирается случайным образом в диапазоне от 20 000 до 60 000. 

Далее программа направляет НТТР-запрос, содержащий информацию о зараженном устройстве, включая логин и пароль, на командный сервер злоумышленников. 

Пока Rakos строит ботнет из незащищенных устройств и не используется для злонамеренных действий. В будущем можно ожидать появления новых функций – от проведения DDoS-атак до рассылки спама. С другой стороны, специалисты ESET не исключают, что программа представляет собой результат неудачного эксперимента.

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