Новый Java-шифровальщик атакует Windows и Linux в целевых кибероперациях

Новый Java-шифровальщик атакует Windows и Linux в целевых кибероперациях

Новый Java-шифровальщик атакует Windows и Linux в целевых кибероперациях

Новый образец шифровальщика способен атаковать как Windows, так и Linux. Киберпреступники используют эту вредоносную программу в целевых атаках приблизительно с декабря 2019 года.

Исследователи в области кибербезопасности назвали вымогатель Tycoon (из-за строчки в коде). Согласно наблюдениям, операторы Tycoon крайне тщательно подходят к выбору цели.

При этом в ходе атак используется довольно необычный способ развёртывания вредоноса, который помогает злоумышленникам оставаться незамеченными внутри скомпрометированной сети.

Основные цели вымогателя Tycoon — разработчики софта и организации из сферы образования. Подробно деятельность вредоноса описали исследователи из BlackBerry совместно с аналитиками ИБ-сферы из KPMG.

Что выделяет Tycoon на фоне других похожих вымогателей — он написан на Java, разворачивается как вредоносная Java Runtime Environment и собирается в Jimage-файл, что помогает скрыть вредоносную составляющую.

Команда BlackBerry отмечает, что это необычное поведение, говорящее о хорошей подготовке киберпреступников. Тем не менее способ проникновения Tycoon достаточно банален — операторы ищут открытые в Сеть RDP-серверы.

Проникнув в сеть, вымогатель шифрует важные файлы, добавляя к ним одно из трёх расширений — .redrum, .grinch или .thanos. За возврат важной информации операторы требуют выкуп в биткоинах.

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