Telegram до сих пор сливает ваш реальный IP-адрес контактам

Telegram до сих пор сливает ваш реальный IP-адрес контактам

Telegram до сих пор сливает ваш реальный IP-адрес контактам

Специалисты утверждают, что популярный мессенджер Telegram продолжает сливать IP-адреса пользователей. Для эксплуатации этой лазейки условному злоумышленнику достаточно добавиться в контакты жертвы и заставить её принять входящий вызов.

О возможной утечке IP-адреса рассказал Денис Симонов, исследователь в области кибербезопасности, также известный под онлайн-псевдонимом n0a.

Более того, Симонов даже написал специальный инструмент, демонстрирующий эксплуатацию бреши в Telegram. Изданию TechCrunch удалось подтвердить наличие проблемы: журналисты добавили Симонова в список контактов нового аккаунта и приняли от него входящий вызов.

В результате n0a сразу после звонка предоставил сотрудникам TechCrunch их реальный IP-адрес. Странно, что разработчики мессенджера, учитывая его пользовательскую базу, не устранили этот недочёт, ведь ранее эксперты уже поднимали вопрос защищённости пользователей Telegram.

Причина «слива» IP-адреса заключается в настройках мессенджера по умолчанию: он открывает P2P-соединение между собеседниками «для лучшего качества связи».

Чтобы защититься от такого, можно в настройках приватности и безопасности найти пункт «Звонки» и поставить в разделе «Peer-to-Peer» — «Никогда».

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