Умные часы следят за каждым движением пользователя

Умные часы следят за каждым движением пользователя

Куда деть в спортзале телефон, банковскую карту, паспорт и наличные? Платёжный оператор Visa недавно выяснил, что 32% опрошенных прячут деньги и ценные вещи в носках и обуви, 24% – в нижнем белье, а 18% попросту держат их в руках.

В этой ситуации очень полезно было бы избавиться хотя бы от телефона. К счастью, "умные" часы (смарт-часы) давно переместились из научно-фантастического кино в повседневность. Крошечный гаджет на запястье неплохо заменяет смартфон: он умеет проверять почту и социальные сети и делать много других полезных вещей. Например, считать пульс или количество шагов, что очень важно для поклонников фитнеса, пишет vesti.ru.

До сих пор такие гаджеты умели распознавать только очень ограниченный набор видов физической активности – например, ходьбу или определённые упражнения. Дело в том, что девайс мог только сравнивать поступающие данные с образцами, которые были загодя вложены в него программистами. Между тем человеческая активность очень разнообразна и к тому же изменчива, она плохо укладывается в заранее заготовленные шаблоны.

В то же время давно существуют технологии машинного обучения, позволяющие компьютеру самостоятельно строить "картину мира" на основе поступающих данных. Нейронные сети пишут музыку, сортируют гербарии и даже следят за тем, чтобы медперсонал обрабатывал руки. Теперь они могут ещё и научиться отличать чистку зубов от нарезки овощей.

Новый подход к распознаванию движений был разработан исследовательской группой под руководством Дэниэля Роггена (Daniel Roggen) из Университета Сассекса. Алгоритм отслеживает движения тела в реальном времени и накапливает опыт, отмечая, когда человек начинает заниматься новым видом деятельности. Он различает даже то, сидит тот или лежит. Кроме того, система не обращает внимания на паузы: несколько серий шагов, прерванные небольшими периодами отдыха, будут восприниматься как одна прогулка, а не как разные.

"Этот новый метод обнаружения активности рисует гораздо более богатую, точную картину повседневной жизни человека", – отмечает Рогген.

Такая информация будет полезна не только спортсменам, но и врачам, в частности нейробиологам. В эпоху экзоскелетов и кибернетических протезов детальное изучение человеческих движений актуально как никогда.

Подробности исследования будут представлены на Международном симпозиуме по носимым компьютерам (International Symposium on Wearable Computers), который пройдёт 11–17 сентября 2017 года на Гавайях, США.

Отметим, что распознавание движений – это огромная и быстро развивающаяся область. Например, уже существует система, которая отслеживает движения головы водителя и может предвидеть его ошибки. Однако это технология не так уж безобидна: не так давно была продемонстрирована троянская программа, которая определяет набираемые PIN-коды по движениям руки владельца "умных часов". Впрочем, конкретно эта проблема легко решаема: достаточно носить часы на ноге.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

С помощью нового пакета, имитирующего популярную библиотеку Requests в каталоге Python (PyPI), злоумышленники атакуют устройства на macOS, используя фреймворк Sliver C2 для получения первоначального доступа к корпоративным сетям.

Специалисты Phylum обнаружили кампанию, включающую в себя несколько этапов и уровней обфускации, в том числе использование стеганографии в файле изображения PNG для скрытой установки полезной нагрузки Sliver.

По предварительной информации, вредоносный пакет был удален из PyPI. Но сам факт его обнаружения доказывает, что Sliver всё чаще используется злоумышленниками для удаленного доступа к корпоративным сетям.

Sliver является кросс-платформенным (Windows, macOS, Linux) набором инструментов на языке Go с открытым исходным кодом, предназначенным для работы «красных команд», имитирующих действия противника при тестировании защитных систем.

Sliver обладает рядом преимуществ: генерация пользовательских имплантов, возможности управления с сервера (C2), инструменты-скрипты для постэксплуатации и богатые возможности эмуляции атак.

Именно поэтому начиная с 2022 года хакеры стали все чаще использовать данный имплант как альтернативу коммерческому фреймворку для пентеста — Cobalt Strike, который, в отличие от Sliver, стало легче обнаруживать и блокировать.

Специалисты из SentinelOne также стали замечать, что целью Sliver становятся устройства на macOS. Они обнаружили имплант, установленный в поддельном приложении VPN.

Спустя год стало понятно, что внедрение Sliver хакерами неуклонно растет, когда фреймворк был замечен в BYOVD-атаках и операциях с программами-вымогателями.

В феврале 2024 года специалисты по кибербезопасности CISA и ФБР подтвердили растущий статус Sliver как одного из распространенных имплантов, используемых хакерами для взлома сетей.

В кампании, замеченной Phylum, атака начинается с вредоносного пакета Python для macOS под названием «requests-darwin-lite», который представляется как полноценный форк популярной библиотеки Requests.

Размещенный на PyPI пакет содержит бинарник Sliver в файле изображения PNG размером 17 МБ с логотипом Requests.

Во время установки на macOS класс PyInstall выполняет декодирование base64-кодированной строки для запуска команды (ioreg), которая извлекает UUID (универсальный уникальный идентификатор) системы. Он проверяет, что пакет устанавливается на реальную цель, сравнивая с заранее определенным UUID.

Вредоносный файл setup.py

Источник: Phylum

 

Если UUID совпадает, двоичный файл Go внутри PNG-файла считывается и извлекается из определенного смещения в файле.

Двоичный файл Sliver записывается в локальный файл, но уже с измененными правами доступа к файлу для того, чтобы сделать его исполняемым, и в конечном счете запускается в фоновом режиме.

Сразу после сообщения Phylum команде PyPI о requests-darwin-lite, пакет был изъят из доступа. К вредоносным версиям относились 2.27.1 и 2.27.2.

По мнению экспертов Phylum, данная кампания была целенаправленной, учитывая проверку UUID. Возможно, именно поэтому злоумышленники вернули пакет в безвредное состояние, чтобы не привлекать внимания.

В прошлом месяце исследователи обнаружили новую широкомасштабную вредоносную кампанию под названием SteganoAmor. Злоумышленники скрывали вредоносный код внутри изображений с помощью стеганографии с целью доставки различных вредоносных инструментов на целевые системы. 

Хакеры совершили более 320 атак, направленных на различные отрасли и страны.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru