Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

В первом полугодии 2025 года почти 39% всех вредоносных действий в интернете были связаны с киберразведкой — сбором данных об уязвимостях веб-приложений. По сравнению с аналогичным периодом прошлого года доля таких атак выросла более чем в пять раз — с 6,8% до 38,65%.

Чаще всего, как отмечают специалисты BI.ZONE, разведывательная активность фиксировалась в трёх отраслях:

  • ИТ и телеком — 52,66% от всех атак в секторе. Множество веб-интерфейсов и открытых API делают его удобной целью для автоматизированного поиска уязвимостей.
  • Медиа — 80,25%. Постоянная доступность и публичность ресурсов привлекают внимание злоумышленников.
  • Ретейл — 90%. Большое количество площадок электронной коммерции стимулирует атаки с целью кражи пользовательских данных и доступа к платёжным системам.

Не так давно мы рассказывали, как киберразведка (Threat Intelligence) помогает в условиях целевых атак. А на мартовском эфире AM Live эксперты обсуждали, как опередить атакующих и защитить компанию с помощью киберразведки.

Рекомендуем также ознакомиться с нашим обзором рынка платформ и сервисов киберразведки (Threat Intelligence) в России и в мире.

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