Ошибка в банковских приложениях подвергает риску миллионы пользователей

Ошибка в банковских приложениях подвергает риску миллионы пользователей

Ошибка в банковских приложениях подвергает риску миллионы пользователей

Исследователи из Бирмингемского университета обнаружили серьезную уязвимость в банковских приложениях. В зоне риска находятся пользователи таких приложений финансовых учреждений, как NatWest, Bank of America Health и HSBC, их затрагивает одна и та же брешь.

Проблема безопасности позволяет злоумышленнику, находящемуся в одной и той же сети с жертвой (будь то публичный или корпоративный Wi-Fi), совершить атаку типа «человек посередине» (man-in-the-middle) и получить учетные данные, среди которых будут имя пользователя и пин-код.

Эксперты утверждают, что проблема заключается в одной конкретной технологии, известной как «certificate pinning». Она может позволить преступнику расшифровать, просмотреть и изменить сетевой трафик, исходящий от приложения. Следовательно, это позволит выполнить любую операцию, доступную в приложении.

Также исследователи отметили и другую проблему — «in-app phishing» (фишинг внутри приложения), которой подвержены приложения AIB и Santander. Проведенные с помощью этой техники атаки позволили бы злоумышленнику завладеть частью экрана мобильного устройства и использовать его для фишинга, получив учетные данные для входа.

Специалисты Бирмингемского университета работали совместно со всеми затронутыми уязвимостью банками, результатом чего стало устранение брешей в безопасности. Пользователям рекомендуется обновить свои приложения.

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