Преступник слил пароли более чем от 500 тыс. роутеров и IoT-устройств

Преступник слил пароли более чем от 500 тыс. роутеров и IoT-устройств

Преступник слил пароли более чем от 500 тыс. роутеров и IoT-устройств

Некий киберпреступник в конце прошлой недели опубликовал внушительный список учётных данных Telnet более чем от 515 тыс. серверов, домашних маршрутизаторов и IoT-устройств. Вся эта информация была выложена на одном из хакерских форумов.

В слитом злоумышленником списке можно найти IP-адрес каждого затронутого устройства, а также имена пользователей и пароли от Telnet (сетевой протокол для удалённого доступа, позволяющий контролировать устройства через интернет).

Сам киберпреступник, опубликовавший учётные данные, заявил, что смог собрать их за счёт сканирования Сети на наличие девайсов, отрывающих порт Telnet на доступ извне. Если такие устройства находились, злоумышленник пытался подобрать имя пользователя и пароль, пробуя заводские и установленные по умолчанию связки.

Подобные списки скомпрометированных учётных данных служат одной из главных составляющих операций IoT-ботнетов. Преступники, как правило, используют эту информацию для подключения к устройствам и установки вредоносных программ.

Обычно злоумышленники не выкладывают добытые имена пользователей и пароли в общий доступ, однако в августе 2017 года хакеры опубликовали похожий список, но гораздо меньших масштабов — 33 тыс. учётных данных от роутеров.

Данная же утечка, в которой фигурируют более полумиллиона устройств, по оценкам специалистов, самая крупная на сегодняшний день.

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