Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Исследователи показали, что даже данные электрокардиограммы (ЭКГ), которые часто выкладываются в открытый доступ для медицины и науки, можно связать с конкретным человеком. И сделали это с высокой точностью — до 85 процентов совпадений, используя машинное обучение.

Главная проблема в том, что ЭКГ-сигналы уникальны и стабильны, словно отпечатки пальцев.

Даже если убрать имя и другие «очевидные» идентификаторы, сами сердечные ритмы остаются индивидуальными. А значит, их можно сопоставить с записями из носимых гаджетов, телемедицины или утечек медкарт.

Учёные протестировали метод на данных 109 участников из разных публичных наборов и выяснили: даже с шумом и искажениями система уверенно «узнаёт» людей. Простое обезличивание уже не спасает — риск повторной идентификации слишком высок.

 

Авторы предупреждают: такие атаки не требуют доступа к больничным серверам или инсайдеров. Достаточно сопоставить разные источники информации и применить алгоритмы.

Чтобы снизить риски, исследователи предлагают признать ЭКГ полноценным биометрическим идентификатором, ужесточить правила его обработки и обязательно предупреждать пациентов о возможностях повторной идентификации.

Кроме того, нужно ограничивать свободный обмен «сырыми» файлами между организациями и требовать специальных соглашений и проверок.

И это касается не только ЭКГ. Похожие уязвимости есть у PPG-сигналов (датчики пульса), голоса и даже электроэнцефалограмм. По мере того как носимые устройства и нейроинтерфейсы входят в обиход, объём таких биометрических данных растёт — а вместе с ним и поле для атак.

Иными словами, в здравоохранении нарастает новая угроза: медицинские датчики становятся инструментом не только врачей, но и потенциальных киберпреступников.

Троян Astaroth угоняет WhatsApp Web и рассылает себя контактам жертвы

Операторы банковского трояна Astaroth научили заражённые компьютеры самостоятельно рассылать вредоносные архивы через WhatsApp Web (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России). Теперь жертва не только рискует банковскими данными, но и невольно подбрасывает троян своим контактам, выяснили специалисты CrowdStrike.

Раньше Astaroth, также известный как Guildma, в основном распространялся через фишинговые письма. В конце 2025 года преступники прикрутили к нему отдельный спам-бот для WhatsApp.

Модуль копирует профиль Chrome или Edge, загружает официальный WebDriver и запускает браузер в фоновом режиме. Затем он подключается к уже авторизованной сессии WhatsApp Web при помощи легитимной библиотеки WPPConnect/WA-JS. Для пользователя всё выглядит тихо, а за кулисами начинается обход адресной книги.

 

Каждому контакту бот отправляет три сообщения: приветствие с учётом времени суток, ZIP-архив с загрузчиком Astaroth и заключительный текст. Ссылки и формулировки выбираются случайно, чтобы рассылка не выглядела клонированной и хуже ловилась защитными системами.

В итоге вредонос приходит не от подозрительного незнакомца, а от знакомого человека. Расчёт простой: сообщениям из собственной адресной книги доверяют охотнее, особенно если они написаны естественно и начинаются с уместного «доброе утро».

Код спам-бота похож на инструменты других латиноамериканских группировок, включая Vareg. Совпадения в настройках, функциях и логике фильтрации указывают на общего разработчика или активный обмен наработками внутри местного киберпреступного рынка.

Признаками заражения могут быть загрузка WebDriver через PowerShell, папки ChromeAuto_ в C:\Users\Public\Temp, запуск Chromium в безголовом режиме и обращения к компонентам WPPConnect. Astaroth фактически заставил WhatsApp работать курьером для банковского трояна, причём посылку оплачивает сама жертва.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru