Кибершпионские группы все чаще используют маршрутизаторы для кибератак

Кибершпионские группы все чаще используют маршрутизаторы для кибератак

Кибершпионские группы все чаще используют маршрутизаторы для кибератак

По данным исследователей «Лаборатории Касперского», кибершпионские группы все чаще используют взломанные маршрутизаторы во время кибератак. Об этом заявил Костин Райю, руководитель глобального центра исследований и анализа угроз.

«Этот подход не является каким-то новшеством, просто он вышел на пик использования. Мы наблюдали множество атак маршрутизаторов на протяжении многих лет. Очень хорошим примером является SYNful Knock, атакующий роутеры Cisco. Такие методы используют группировки вроде Regin и CloudAtlas», — объясняет господин Райю.

Количество киберпреступных групп, использующих роутеры для атак, неуклонно растет с прошлого года. Про одну из таких групп — Slingshot — мы писали в марте, эти злоумышленники использовали уязвимые маршрутизаторы MikroTik. Предположительно, Slingshot связана с армией США.

Другие преступники, Inception Framework, взламывали маршрутизаторы, создавая сеть прокси-серверов. Они использовали атаку, известную как UPnProxy.

Все это общеизвестные примеры, тем не менее, существует также много инцидентов, которые не были известны широкой публике. Райю рассказывает об одном:

«Основываясь на своих наблюдениях, мы выделили киберпреступную группу LuckyMouse, которая обеспечивала хостинг своих командных центров C&C, что является редкой практикой среди злоумышленников. Мы считаем, что им удалось взломать маршрутизатор с помощью уязвимости SMB, это позволило им загрузить свои скрипты CGI».

LuckyMouse представляет собой принципиально новую киберугрозу, которая ранее не детализировалась ни в одном из отчетов.

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