Червь-криптомайнер обзавёлся возможностью красть пароли жертв

Червь-криптомайнер обзавёлся возможностью красть пароли жертв

Червь-криптомайнер обзавёлся возможностью красть пароли жертв

Киберпреступная группа TeamTNT недавно обновила свою вредоносную программу, обладающую функциями криптомайнера. Теперь сетевой червь способен красть пароли жертв и легче распространяться на другие устройства за счёт дополнительного сетевого сканера.

TeamTNT наиболее известна своими атаками на установки Docker, которые впоследствии используются для добычи цифровой валюты Monero (XMR). Однако, судя по всему, майнинга преступникам показалось мало, поэтому они решили вдобавок похищать учётные данные жертв.

Как объяснили исследователи из Unit 42, злоумышленники собирают пароли с помощью утилит mimipy (поддерживает Windows, Linux, macOS) и mimipenguin (поддерживает Linux). Эти два инструмента являются аналогами Mimikatz с открытым исходным кодом.

Разработанный группировкой вредонос получил имя Black-T, теперь он может собирать пароли в виде простого текста, которые, как правило, находятся в скомпрометированной памяти атакованного компьютера.

Все собранные данные уходят на сервер, находящийся под контролем киберпреступников.

«Украденные данные, скорее всего, используются в дальнейших операциях. Другими словами, для атаки организаций, управляющих скомпрометированным API Docker», — пишут эксперты.

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