Активность Linux-вредоносов выросла на 35% в 2021 году

Активность Linux-вредоносов выросла на 35% в 2021 году

Активность Linux-вредоносов выросла на 35% в 2021 году

Число атак вредоносных программ на системы Linux выросло на 35% в 2021 году. Основную часть этого прироста составили попытки скомпрометировать IoT-устройства для организации DDoS. Такую статистику опубликовали исследователи из Crowdstrike.

Как правило, стандартное «умное» устройство работает на какой-либо версии Linux, функциональность которой урезана для выполнения строго определённых задач. Тем не менее, если злоумышленники объединят такие девайсы в ботнет, они смогут запустить мощную DDoS-атаку, которая будет проблемой даже для хорошо защищённой инфраструктуры.

Помимо самого DDoS, IoT-устройства могут использоваться для майнинга криптовалюты, облегчать массовые рассылки спама, выступать в качестве командных серверов и даже входных точек в корпоративную сеть.

Проанализировав подобные кибератаки за 2021 год, специалисты Crowdstrike выделили следующие интересные моменты:

  1. В сравнении с 2020-м в прошлом году был зафиксирован рост активности Linux-вредоносов на 35%.
  2. Самыми активными семействами стали XorDDoS, Mirai и Mozi — за ними числится около 21% от общего числа атак на Linux в 2021 году.
  3. Количество семплов Mozi, кстати, увеличилось в десять, если сравнивать 2020 и 2021 годы.
  4. Активность XorDDoS в прошлом году тоже выросла на 123%.

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