На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

На вебинаре NGENIX расскажут о лучших практиках защиты от атак

NGENIX приглашает на практический вебинар “Инфраструктура и защита в облаке: лучшие практики для подготовки к условиям неопределенности”.

В течение месяцев интернет-бизнес регулярно подвергался интенсивным атакам, которые влияли на доступность и отказоустойчивость веб-ресурсов, репутацию и прибыльность бизнеса. В условиях мощной атаки рабочее решение для защиты нужно оперативно, и поэтому многие выбрали для этого облачные решения. Но процесс миграции зачастую проходит дольше, чем необходимо бизнесу.

На вебинаре разбираем:

  • Основные ошибки и узкие горлышки при обеспечении защиты веб-приложения
  • Лучшие практики для защиты веб-приложения “ин-хаус”
  • Лучшие практики для эффективной и быстрой миграции в облако

Мероприятие будет полезно руководителям ИТ и ИБ, а также профильным специалистам, которые хотят:

  • Узнать об актуальных сценариях защиты веб-ресурсов от кибератак на уровне приложений
  • Разобрать слабые места в периметре веб-ресурса или приложения
  • Подготовить свою инфраструктуру к быстрой миграции в облако

Зарегистрироваться можно по этой ссылке.

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