Хакер из Томска планировал кибератаки на российские платежные системы

Хакер из Томска планировал кибератаки на российские платежные системы

Хакер из Томска планировал кибератаки на российские платежные системы

УФСБ по Томской области возбуждено уголовное дело в отношении хакера, планировавшего совершить кибератаки на российские электронные платежные системы.

Как сообщили НИА Томск в пресс-службе ведомства, 21-летний хакер из ЗАТО Северск с использованием вредоносного программного обеспечения в феврале похитил парольно-кодовую информацию в отношении более 1000 пользователей сети Интернет. В дальнейшем хакер в корыстных целях планировал взломать ряд российских электронных платежных систем, что могло нанести государству значительный экономический ущерб. Благодаря действиям сотрудников ФСБ реализовать свой преступный замысел не смог, пишет niatomsk.ru.

Следственным подразделением УФСБ России по Томской области в отношении злоумышленника возбуждено уголовное дело по ч. 1 ст. 273 УК РФ «Создание, распространение или использование компьютерных программ либо иной компьютерной информации, заведомо предназначенных для несанкционированного уничтожения, блокирования, модификации, копирования компьютерной информации или нейтрализации средств защиты компьютерной информации».

Санкция статьи предусматривает наказание в виде лишения свободы на срок до четырех лет.

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