Одна целевая атака стоит крупному российскому бизнесу $695 тыс.

Одна целевая атака стоит крупному российскому бизнесу $695 тыс.

Одна целевая атака стоит крупному российскому бизнесу $695 тыс.

Аналитики «Лаборатории Касперского» выяснили, что российские компании в 2021 году теряли больше всего денег из-за действий APT-группировок и их целевых атак. Именно с таргетированными киберкампаниями столкнулись 35% организаций в России.

По словам «Лаборатории Касперского», одна такая кибератака в среднем стоит крупному бизнесу 695 тысяч долларов, когда малый и средний бизнес теряет около 32 тысяч долларов.

Однако не только операции APT-групп приводили к серьёзным убыткам. Например, в отчёте Kaspersky также упоминается неправомерное использование ИТ-ресурсов со стороны сотрудников, ущерб от которого достигал почти $510 тысяч для крупного бизнеса и более $30 тыс. для небольшой компании.

Помимо этого, исследователи отметили несоблюдение внутренних политик ИБ (обходится в 465 тысячь долларов для крупной организации и почти 30 тыс. долларов для небольшой), DDoS-атаки (ущерб доходит до 463 тыс. долларов для крупных компаний и превышает 28 тыс. долларов для мелких).

Специалисты «Лаборатории Касперского» рекомендуют сводить к минимуму риски целевых атак с помощью систем для защиты конечных устройств вкупе с инструментами для обнаружения угроз. Такое сочетание доступно, например, у трёхуровневого подхода Kaspersky.

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