Arriva in Europa il primo smartphone Ubuntu

La sicurezza informatica è un argomento molto delicato e lo è diventato ancora di più con la rapida espansione dei dispositivi Mobile (smartphone e tablet) e delle App. Appthority, un’azienda che fornisce protezione Mobile alle minacce informatiche, ha mostrato come alcune App comunicano segretamente con un server associato a Golduck, un malware storicamente basato su Android che infetta le popolari App di giochi. Un’altra società, Wandera, che si occupa di sicurezza informatica, recentemente ha scoperto che una dozzina di App per iPhone incorpora il codice backdoor che consente l'invio silenzioso di payload dannosi al dispositivo Mobile. Lo stesso server di comando e controllo utilizzato dal malware Golduck. Al momento più di 10 milioni di utenti sono stati colpiti dal malware, consentendo agli hacker di eseguire comandi malevoli, come l'invio di messaggi SMS premium. Le app che includono questo malware sono: Commando Metal: Classic Contra, Super Pentron Adventure: Super Hard, Classic Tank vs Super Bomber, Super Adventure of Maritron, Roy Adventure Troll Game, Trap Dungeons: Super Adventure, Bounce Classic Legend, Block Game, Classic Bomber: Super Leggenda, Brain It On: Stickman Physics, Bomber Game: Classic Bomberman, Classic Brick - Retro Block, The Climber Brick e Chicken Shoot Galaxy Invaders. Secondo le analisi di Wandera viene evidenziato che, il server di comando e controllo invia un elenco di icone di spazio pubblicitario nell'angolo in alto a destra dell’App, ma l’elenco inviato non è sempre uguale.  Il server, infatti, comunica all’App quali icone e collegamenti devono essere forniti all'utente.  Wandera ha notato anche che le App inviano i dati dell'indirizzo IP e in alcuni casi i dati di localizzazione, versione e tipo di dispositivo e il numero di annunci visualizzati. Questo malware è abbastanza importante in quanto, secondo Wandera, un hacker potrebbe facilmente utilizzare lo spazio pubblicitario secondario per reindirizzare l'utente all'installazione di un profilo di provisioning o di un nuovo certificato che in definitiva comporta la configurazione di un’App più dannosa.Ad oggi, molte delle App elencate sopra non sono più disponibili sullo store di Apple, che essendo stata informata del malware ha messo offline le App. La nostra raccomandazione è sempre di stare attenti con gli annunci pubblicitari nelle App o nei giochi, soprattutto nel caso di annunci che inducono l’utente a installare certificati o a scaricare App fuori dall’App Store o Google Play.

  Fin dalla nascita i Beacons hanno subito fatto parlare di loro. Nacquero come dispositivi Bluetooth per dare la possibilità ai brand di utilizzarli per effettuare campagne di marketing di prossimità, definire offerte mirate per determinati contesti e per capire cosa fa un utente all’interno di un negozio e in altri ambienti. La caratteristica fondamentale è rappresentata dalla capacità di inviare segnali in tempo reale a dispositivi Mobile. Se ne parla da quando nel 2011 Apple ha lanciato la tecnologia iBeacon (successivamente Eddystone per Android). Uno dei componenti fondamentali per il suo funzionamento sono le App (o portali), perché permettono al dispositivo Mobile di leggere il contenuto dei segnali che emettono i beacons e visualizzarlo. La tecnologia iBeacon trova applicazione in diversi settori. La marca di alcolici italiana Martini ha creato uno Smart Cube, che aiuta i proprietari di bar a gestire i clienti in modo efficiente e offre ai suoi visitatori un'esperienza straordinaria. Smart Cube invia un messaggio Bluetooth al barista quando il bicchiere del cliente è quasi vuoto. Il barista riceve la posizione esatta del cliente in modo che quest’ultimo possa continuare a gustare il suo drink senza dover lasciare il suo posto. Con il passare del tempo, i Beacons sono diventanti sempre più evoluti, prima introducendo la tecnologia NFC, poi con l’integrazione del GPS e da poco anche con la tecnologia LTE. Con quest’ultima si aprono nuovi scenari, sia per gli sviluppatori di App e portali, sia per i brand per sfruttarli con i loro clienti. I nuovi Beacons sono in grado di calcolare sia la loro precisa posizione interna che quella esterna e possono parlare direttamente con un server (Cloud). Estimote ha lanciato un nuovo rivoluzionario dispositivo IoT chiamato Estimote LTE Beacon, progettato principalmente per localizzare, senza problemi, beni e veicoli quando si spostano tra ambienti interni ed esterni. Il loro software sicuro di firmware/Cloud è creato per fornire una vera "prova di posizione" e "prova di consegna". Il dispositivo è completamente programmabile tramite JavaScript, può supportare anche altri casi d'uso creativi. Ad esempio, può fungere da iBeacon gestito a distanza o da un gateway utilizzato per configurare altri beacon Bluetooth. Oggi come oggi, i Beacons sono molto diffusi ed utilizzati, ma sicuramente con la versione LTE, si apriranno nuovi scenari e si diffonderanno sempre di più.

  Il Machine Learning insegna a dispositivi mobile, computer, robot e altro a fare azioni ed attività in modo naturale. In sostanza, i Machine Learning usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predeterminate. Questi algoritmi migliorano le loro prestazioni in modo del tutto automatico mano a mano che acquisiscono più esperienza e quindi “esempi” da cui apprendere. La startup londinese Tessian (fondata nel 2013 da tre laureati in ingegneria) sta implementando il Machine Learning per migliorare la sicurezza della posta elettronica. Tessian si basa sul presupposto che gli esseri umani sono l'anello debole nell'e-mail aziendale e nella sicurezza dei dati. Questo può essere dovuto a errori, come un destinatario erroneamente inteso, o attraverso una nefanda attività dei dipendenti. Applicando il Machine Learning al monitoraggio della posta elettronica aziendale, la startup ha sviluppato vari strumenti per aiutare a prevenire questo. Una volta installato nei sistemi di posta elettronica di un'azienda, la tecnologia di apprendimento automatico di Tessian analizza le reti di posta elettronica per comprendere schemi e comportamenti di invio e-mail normali e anormali. Quindi tenta di rilevare le anomalie nelle e-mail in uscita e avvisa gli utenti di potenziali errori prima che venga inviata un'e-mail. Questo utilizzo lo rende diverso dalle tecnologie basate su regole legacy e che Tessian richiede. Quindi non necessita di nessun amministratore di sicurezza e nessun cambiamento di comportamento dell'utente finale. Oltre all’applicazione nelle email come implementato da Tessian, il Machine Learning è presente e applicabile anche in altri settori. Alcuni esempi si ritrovano nell’utilizzo dei motori di ricerca, o riconoscimento vocale, o ancora nelle auto con guida automatica che, proprio attraverso il Machine Learning, imparano a riconoscere l’ambiente circostante con i dati raccolti da sensori. Un’altra applicazione sono i sistemi di raccomandazione che, sfruttano il Machine Learning imparando dal comportamento e dalle preferenze degli utenti che navigano su siti web, piattaforme o App; come Amazon, Spotify e altri. Infine, anche Google (dal 2018) e Apple (dal 2017) hanno implementato un framework Machine Learning nel proprio sdk di Android e iOS, per dare appunto la possibilità ai loro sviluppatori di sfruttare il Machine Learning nelle proprie App per renderle sempre più intelligenti e creare App con maggiori funzionalità di apprendimento automatico.