Почти половина целевых атак организована китайскоговорящими хакерами

Почти половина целевых атак организована китайскоговорящими хакерами

Почти половина целевых атак организована китайскоговорящими хакерами

Эксперты «Лаборатории Касперского» отметили активизацию китайскоговорящих группировок, ответственных за организацию сложных целевых атак. За третий квартал этого года специалисты компании расследовали 24 инцидента, признанных таргетированными атаками и кампаниями кибершпионажа, и 10 из них оказались организованы группами атакующих, говорящих на китайском языке.

При этом их основными целями были разработчики популярного программного обеспечения, а также государственные структуры и критически важные предприятия ряда стран.

В частности, одной из приоритетных мишеней китайскоговорящих хакеров в третьем квартале стала Россия, а точнее ее государственные проекты с некоторыми азиатскими странами. Так, в июле эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили атаку IronHusky, целью которой стали компании из авиационного сектора России и Монголии – ранее страны договорились о сотрудничестве с намерением развивать проекты воздушной обороны Монголии. Приблизительно в то же время Россия и Индия подписали соглашение о сотрудничестве в атомном секторе – вскоре энергетические предприятия обеих стран оказались атакованы вредоносной программой H2Odecomposition, которая в ряде случаев маскировалась под популярное индийское антивирусное решение QuickHeal. Анализ этого инцидента также навел исследователей на китайский след. 

Кроме того, громкую огласку в третьем квартале получили атаки китайскоговорящих группировок на разработчиков ПО Netsarang и CCleaner – в обоих случаях злоумышленники внедрили вредоносный код в легитимные продукты, рассчитывая таким образом проникнуть в корпоративные сети самого широкого круга организаций.

«Тенденция заражения организаций через цепочку поставщиков, в данном случае через производителей программного обеспечения, набирает все большие обороты. За последние полгода мы зафиксировали по меньшей мере пять подобных инцидентов, и все они стали результатом активности разных кибергруппировок, что вызывает особую настороженность и опасение. Злоумышленники понимают перспективность такой тактики, которая обеспечивает им большой набор целей и позволяет оставаться в тени. Мы считаем, что в ближайшем будущем они будут все активнее пользоваться этим приемом, а значит многим организациям стоит пересмотреть свою тактику защиты от целевых атак», – поясняет Юрий Наместников, руководитель российского исследовательского центра «Лаборатории Касперского». 

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