Một nhóm các nhà nghiên cứu bảo mật của Châu Âu vừa phát hành một bài báo phân tích cách sử dụng pin của thiết bị di động để theo dõi thói quen duyệt web của người sử dụng Firefox trên Linux thông qua việc khai thác API HTML5 Battery Status.

Phiên bản Firefox mà các nhà nghiên cứu sử dụng là bản cập nhật trong tháng 6 của trình duyệt này. Các nhà nghiên cứu tập trung mối quan tâm vào một API cho phép các trang web kiểm tra tình trạng pin của người dùng mà không cần phải có được sự cho phép của họ.

API này không cần sự đồng ý của người dùng để khai thác các thông tin về pin, bất kỳ trang web hoặc bên thứ ba nào khác đều có thể khai thác API này. API này cũng không yêu cầu trình duyệt thông báo thông tin cho người dùng khi thông tin về pin đang được truy cập. Điều này cho phép các trang web thu thập các thông tin về thói quen của người duyệt web trong khi bản thân họ không hề biết về điều này.

Mục đích của các API này là giúp trang web kiểm tra trình trạng pin của thiết bị nhằm chuyển từ phiên bản tiêu tốn nhiều năng lượng sang phiên bản ít tính năng nhưng tiết kiệm năng lượng hơn. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng cách thức mà API này hoạt động trên Firefox có vấn đề, nó cho phép truyền đi những thông tin "có vẻ vô hại" nhưng có thể khiến các trang web theo dõi người dùng ở những lần duyệt web tiếp theo, kể cả khi họ duyệt web ở chế độ riêng tư (private) hay sau khi đã xóa các tập tin cookie.

Cũng theo các nhà nghiên cứu vấn đề này chỉ xuất hiện khi thiết bị truy cập web bằng trình duyệt Firefox trên nền Linux. Còn với Windows, Mac OS X và Android kết quả thu được chưa đủ độ chính xác.

Việc phân tích các tiêu chuẩn Web, các API và triển khai của chúng tiết lộ những thông tin bảo mật hết sức bất ngờ khi người dùng tiếp xúc với các trang web. Tính chất phức tạp, số lượng khá lớn và sự can thiệp sâu vào hệ thống của các API làm cho người dùng thông thường khó lòng phòng tránh các nguy cơ bảo mật này. Các nhà nghiên cứu và các kỹ sư có thể giúp giải quyết vấn đề riêng tư của các rủi ro được áp đặt bởi các API này bằng cách phân tích các tiêu chuẩn và triển khai của chúng để tạo ra các thông báo cho người dùng khi pin của thiết bị đang bị trang web khai thác thông tin.

Các nhà nghiên cứu cũng chứng minh rằng các trang web có thể theo dõi người dùng bằng những công cụ khác mà ít ai ngờ đến như font chữ, đặc điểm giao thức mạng, JavaScript, hoặc WebGL. Cuối tháng trước, các chuyên gia bảo mật cũng đã mô phỏng thành công kỹ thuật thu thập cách người dùng sử dụng các tổ hợp phím từ đó phân tích ra thói quen đánh máy của họ, thậm chí là thu thập được những nội dung mà họ đã gõ trên bàn phím.

Tham khảo: techcrunch

Link: http://www.baomoi.com/Tin-tac-co-the-hack-pin-de-theo-doi-nguoi-dung-dien-thoai/76/17227874.epi

Các nhà khoa học đến từ Đại học Harvard và Đại học quốc gia Seoul đã hợp tác nghiên cứu tạo nên một loại robot tí hon, có khả năng bắt chước cách di chuyển của loài côn trùng sống ở vùng nước: nhảy trên mặt nước.

Mặc dù đây không hẳn là công nghệ hoàn toàn mới, nhưng đây là lần đầu tiên các nhà khoa học có thể tạo ra một loại robot chân dài có kích thước nhỏ như côn trùng. Cách đây vài năm, đã từng có một đội ngũ khác phát triển một loại robot tương tự nhưng có kích thước lớn hơn nhiều so với phiên bản hiện nay.

Để có thể thiết kế một con robot như vậy, đội ngũ kỹ sư từ 2 Đại học này đã thu thập các loài nhện nước ở khu vực hồ nước gần đó và đem về nghiên cứu cách di chuyển. Sau đó, họ sử dụng máy quay phim tốc độ cao để ghi lại cách di chuyển của loại côn trùng này, từ đó có thể xem lại những thước phim quay chậm để biết được loài nhện này nhảy lên khỏi mặt nước như thế nào.

Các nhà khoa học đã nhận ra rằng loài nhện nước này có khả năng điều chỉnh áp suất trên chân của chúng, phần thân sát xuống mặt nước để giúp cho quá trình nhảy được thành công.

Để làm cho robot của mình có thể nhảy được như vậy, đội ngũ này đã sử dụng cơ chế lực đẩy mô-men xoắn đảo chiều, lấy ý tưởng từ khả năng tự nhiên của loài nhện nước khi chúng xoay chân vào trong vừa đủ để tạo động năng nhảy lên khỏi mặt nước.

Bên cạnh đó, các nhà khoa học cũng cố gắng đảm bảo phần thân robot tí hon này phải nằm sát xuống mặt nước để tạo nên cú nhảy hoàn hảo. Để làm được điều này, họ đã sử dụng lớp phủ chống thấm nước và vật liệu siêu nhẹ để tạo được tỉ lệ cân bằng cần thiết.

Được biết, phát minh này sẽ giúp ích trong cách hoạt động tìm kiếm cũng như giúp con người nghiên cứu và tìm hiểu cơ chế thủy động lực học.

Tham khảo: Geek.

Công nghệ nhận dạng mới sử dụng một phần mềm đặc biệt dựa vào nhiệt lượng tỏa ra từ khuôn mặt để làm cơ sở nhận biết. Trong khi đó, hầu hết phần mềm nhận dạng khuôn mặt truyền thống ngày nay đều dùng cách so sánh hai hình ảnh trong môi trường đủ sáng, do đó chắc chắn sẽ khó có thể phát huy tác dụng trong điều kiện ánh sáng yếu.

Các nhà khoa học máy tính Saquib Sarfraz và Rainer Stiefelhagen đến từ Viện Công nghệ Karlsruhe, Đức đã tạo ra một hệ thống phân tích thông minh có thể phân tích hàng chục bức ảnh hồng ngoại của khuôn mặt người và sau đó so sánh chúng với hàng chục bức ảnh khác được chụp với ánh sáng ban ngày.

Việc so sánh được thực hiện với một chương trình máy tính được vận hành dựa trên một hệ thống mạng lưới thần kinh chuyên sâu có thể thiết kế và bắt chước lại giống với chức năng của não bộ con người.

Sarfraz và Stiefelhagen đã giải thích cách vận hành của mạng lưới này thông qua việc phân tích 4.585 bức ảnh được chụp trong cả hai điều kiện ánh sáng hồng ngoại và khả biến. Hệ thống sau đó đã cho ra kết quả khá nhanh chóng chỉ trong vòng 35 phần triệu giây.

Hiện nay, mặc dù công nghệ này vẫn cần phải cải tiến khá nhiều về cách thức hoạt động khi hình ảnh mô tả về nhiệt độ trên khuôn mặt người có thể dao động tùy thuộc vào điều kiện thời tiết. Đó là chưa kể nhiều trường hợp sau khi tập thể dục cũng sẽ có biểu nhiệt độ khác so với bình thường.

Tuy nhiên nói về triển vọng của công nghệ này, các nhà khoa học tỏ ra khá tin tưởng bởi tỷ lệ chính xác được đánh giá lên tới hơn 80% khi so sánh một bức ảnh mô tả nhiệt độ khuôn mặt với nhiều bức ảnh khác có điều kiện ánh sáng tốt. Nhưng có điều tỷ lệ này có thể giảm xuống 55% nếu như so sánh một bức ảnh khả biến cho mỗi một đối tượng.

Công nghệ trên hứa hẹn sẽ là một phương tiện hiệu quả giúp đỡ các chuyên gia an ninh cùng nhiều cơ quan chức năng thực thi pháp luật trong việc điều tra, phá án và đảm bảo an ninh trật tự.

Tham khảo BGR

Link: http://www.baomoi.com/Cong-nghe-nhan-dien-khuon-mat-trong-bong-toi/79/17218868.epi

Trung tâm nghiên cứu Pew vừa cho biết họ nhận thấy rằng ngày càng có nhiều người coi Facebook và Twitter như là một nguồn cung cấp tin tức chính hàng ngày. Các nhà nghiên cứu nói rằng cả Facebook và Twitter đều đang cố gắng để trở thành một đầu mối cung cấp thông tin cho người dùng.

Sự gia tăng này theo Pew không phải là do số lượng người dùng tăng lên mà thực chất là do khách hàng ngày càng có nhu cầu khám phá tin tức trên mạng xã hội. Pew tiết lộ rằng có 63% người dùng Facebook và Twitter sử dụng hai mạng xã hội này như là một công cụ để tìm kiếm tin tức và sự kiện cập nhật hàng ngày.

Phát hiện này có thể được xem là một động lực cho hai mạng xã hội này vì gần đây họ đã đầu tư rất nhiều cho việc phát triển tin tức phục vụ cho người dùng.

Cụ thể, Twitter đã đầu tư và dự án "Project Lightning" để tập trung vào việc cung cấp các tin tức mới nhất cho mọi người. Trong khi đó, Facebook cũng không chịu kém cạnh với việc cho các nhà xuất bản tin tức đưa thông tin trực tiếp lên website của mình, nghĩa là người dùng sẽ không cần phải nhấp vào link chia sẻ trên Facebook để đi đến website tin tức như trước kia.

Nghiên cứu này cũng là một lời cảnh tỉnh các tổ chức truyền thông truyền thống, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kết hợp các kênh thông tin truyền thống với các phương tiện truyền thông xã hội.

Tuy nhiên, đa số người dùng vẫn cho biết Facebook và Twitter hiện vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn các nguồn thông tin truyền thống khác, mặc dù xu hướng phát triển của hai mạng xã hội này hoàn toàn có thể đạt được điều đó trong tương lai.

Tham khảo: Theverge

Link: http://www.baomoi.com/Facebook-va-Twitter-dang-phat-trien-nhu-la-mot-nguon-tin-tuc-chinh-thong/76/17221596.epi