Таинственная группировка захватила четверть выходных узлов Tor

Таинственная группировка захватила четверть выходных узлов Tor

Таинственная группировка захватила четверть выходных узлов Tor

С января 2020 года таинственная киберпреступная группировка атаковала пользователей через сеть Tor. Добавляя свои серверы, злоумышленники пытаются лишить SSL посетителей сайтов, посвящённых криптовалютам.

Киберпреступники настолько хорошо подготовлены, что уже к маю 2020 года им удалось завладеть четвертью всех выходных узлов Tor (специальные серверы, через которые трафик пользователей покидает сеть Tor и выходит в интернет).

Независимый исследователь в области кибербезопасности, известный под псевдонимом Nusenu, опубликовал отчёт, согласно которому злоумышленники на пике своих атак управляли 380 вредоносными выходными узлами Tor.

«Настоящие масштабы их операций пока неизвестны. Однако мотив предельно понятен — прибыль», — объясняет Nusenu.

По словам специалиста, участники группировки осуществляют атаки «Человек посередине», позволяющие манипулировать трафиком пользователей Tor в тот момент, когда он проходит через их выходные узлы.

Основные мишени для киберпреступников — посетители ресурсов, связанных с цифровыми валютами. С помощью техники «SSL stripping» злоумышленники пытаются направить трафик не по защищённому протоколу HTTPS, а через небезопасный HTTP.

Благодаря такому подходу участники группы подменяли Bitcoin-адреса внутри HTTP-трафика.

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