Head Mare использует цепочку бэкдоров в атаках на компании РФ и Беларуси

Head Mare использует цепочку бэкдоров в атаках на компании РФ и Беларуси

Head Mare использует цепочку бэкдоров в атаках на компании РФ и Беларуси

Кибергруппа Head Mare снова напомнила о себе — и на этот раз с обновлённым арсеналом. По данным «Лаборатории Касперского», летом 2025 года они провели новую волну атак на российские и белорусские компании.

Главное отличие от мартовских кампаний — теперь злоумышленники не ограничиваются одним бэкдором, а устанавливают целую цепочку.

В ход идут PhantomRemote, PhantomCSLoader и PhantomSAgent. Иногда к этому добавляются и SSH-туннели, чтобы закрепиться в инфраструктуре и держать удалённый доступ под рукой. По сути, логика проста: если один инструмент заметят и удалят, остальные останутся работать.

 

Атака по-прежнему стартует со стандартного сценария — рассылки писем с вредоносным вложением. В этот раз это был PhantomRemote, через который можно выполнять команды на заражённой машине.

Дальше в систему подтягиваются дополнительные компоненты — PhantomCSLoader и PhantomSAgent. Они написаны на разных языках, похожи по принципу связи с командным сервером, но отличаются внутренними механизмами. Такая комбинация усложняет задачу защитникам.

Хорошая новость в том, что продукты «Лаборатории Касперского» детектируют всю эту цепочку и способны блокировать атаки Head Mare.

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