Российские хакеры Fancy Bear используют EternalBlue для атак на отели

Российские хакеры Fancy Bear используют EternalBlue для атак на отели

Российские хакеры Fancy Bear используют EternalBlue для атак на отели

У пользователей интернета всегда вызывало опасение использование Wi-Fi в отелях, похоже, что теперь есть новые причины опасаться подключаться к общему Wi-Fi. Российская группа киберпреступников использовала эти сети для слежки за высокопоставленными постояльцами отеля. Также злоумышленники начали использовать для своих атак инструмент Агентства национальной безопасности, недавно просочившийся в сеть.

Компания FireEye уже давно отслеживает криминальную деятельность российской хакерской группы, известной как APT28 или Fancy Bear. По сообщениям FireEye, Fancy Bear начали использовать EternalBlue, просочившийся в сеть инструмент взлома АНБ. Благодаря этому киберпреступникам удалось расширить свой контроль над беспроводными сетями, расположенными в отелях.

Самое интересное, что хакерам таким образом удается получить доступ к именам пользователей и паролям совершенно незаметно, они используют трюк, который даже не требует от пользователей ввода этих данных.

«Это определенно нечто новое в арсенале хакеров Fancy Bear. Эта техника позволяет получать данные пользователей без их активного участия» - говорит Бен Рид, возглавляющий исследовательскую группу FireEye.

FireEye заявляет, что впервые отметила тенденцию Fancy Bear атаковать отели осенью прошлого года. В то время компания занималась расследованием инцидента, в котором от несанкционированного проникновения пострадал корпоративный сотрудник. FireEye проанализировала все имеющиеся данные и пришла к выводу, что утечка имела место во время использования сети Wi-Fi отеля. Через 12 часов после того, как пострадавший сотрудник подключился к этой сети, кто-то другой использовал его учетные данные. По словам FireEye, это значит, что хакер сидел в сети того же отеля.

После этого, в прошлом месяце, FireEye стало известно о целой серии подобных атак на беспроводные сети в отелях. Как полагает компания, тактика Fancy Bear изначально предполагает использование фишинговых писем с вредоносными вложениями Microsoft Word. Затем они использовали полученный доступ для запуска инструмента взлома АНБ EternalBlue, который просочился в сеть ранее в этом году.

После этого злоумышленники использовали инструмент сетевого взлома под названием Responder, который позволял им не только отслеживать трафик в захваченных сетях, но и получать данные пользователей. В возможности Responder входит имитация сервисов вроде принтеров или общих папок. Несмотря на то, что пароль отправляется в криптографически хэшированной форме, FireEye убеждена, что хакерам Fancy Bear удается взламывать хэширование.

В основном Fancy Bear берут в прицел довольно приличные отели, с тем расчетом, что там будут останавливаться пользователи, находящиеся в корпоративных поездках, связанных с дипломатически бизнесом.

У пользователей интернета всегда вызывало опасение использование Wi-Fi в отелях, похоже, что теперь есть новые причины опасаться подключаться к общему Wi-Fi. Российская группа киберпреступников использовала эти сети для слежки за высокопоставленными постояльцами отеля. Также злоумышленники начали использовать для своих атак инструмент Агентства национальной безопасности, недавно просочившийся в сеть.

" />

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