Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей, который отлично подойдёт для проверки безопасности масштабной корпоративной сети с тысячами или даже миллионами подключённых к Сети устройств.

Сканер получил яркое имя «Tsunami», ранее Google использовал его для внутренних целей. Теперь же интернет-гигант опубликовал на GitHub исходный код разработки.

Несмотря на прямую связь с корпорацией, Tsunami не будет считаться принадлежащим Google брендом. Сообщество разработчиков будет работать над сканером и совершенствовать его, поэтому его можно будет назвать общим детищем.

Tsunami отличается от сотен других сканеров (как коммерческих, так и бесплатных) подходом к его разработке — Google учитывал потребности гигантских корпораций вроде себя.

Поэтому сканер подойдёт для организаций, управляющих сетями, в которых установлены сотни тысяч серверов, рабочих станций, сетевого оборудования и подключённых к интернету IoT-устройств. 

По словам Google, использующие Tsunami корпорации смогут рассчитывать, что сканер справится с проверкой всех типов устройств — не придётся запускать отдельно несколько средств для поиска уязвимостей.

В планах также свести к минимуму ложные срабатывания и исключить отправку некорректных патчей сотням тысяч девайсов.

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