Theo phản ánh của nhiều độc giả, sau Tết Nguyên đán 2017, trên mạng xã hội Facebook vẫn xuất hiện hàng loạt thông tin mời chào mua iPhone giá rẻ, từ đời iPhone 4, 4S, iPhone 5 cho tới iPhone 5S chỉ từ 100.000 - 150.000 đồng.

Cụ thể, tại trang “Thegioididong…” (mạo danh Thế Giới Di Động) bán iPhone 5S giá…100.000 đồng. Tại trang “Thanh ly iPhone…” bán iPhone 4 giá 150.000 đồng, iPhone 4S giá 500.000 đồng, iPhone 5 1 triệu hay 5S giá 1,5 – 1,8 triệu đồng.

Tại một trang khác mạo danh Điện máy Xanh (từ ảnh đại diện cho tới logo), cũng đang rao bán những chiếc iPhone 5S “tồn kho” giá 150.000 đồng.

Những trang Facebook nói trên đều đưa ra chung điều kiện đó là để có thể được mua những sản phẩm giá rẻ “giật mình”, người có nhu cầu bắt buộc phải “Like” trang bán hàng, chia sẻ công khai về tường Facebook cá nhân, đồng thời comment số điện thoại để bên bán hàng gọi điện, hướng dẫn… nhận giải (được mua iPhone giá rẻ) khi có kết quả.

Gói cước 4G Vina 1 tháng miễn phí cuộc gọi tin nhắn

D90K

Giá cước: 90.000 đồng

Thời hạn: 30 ngày

Quyền lợi: data 4GB/ngày + 1.500 phút gọi nội mạng + 50 phút gọi ngoại mạng

Đăng ký: soạn D90K gửi 900

Anh Hào

Hướng dẫn sử dụng Mobile Money VinaPhone khi không có data Internet

Với dịch vụ Mobile Money của VinaPhone, hầu hết các thao tác thanh toán, chuyển tiền qua lại đều có thể được thực hiện qua phương thức USSD mà không cần kết nối Internet.

Số tiền 400.000 triệu đô sẽ được tài trợ không hoàn lại cho SEAS – mà bây giờ đã đổi tên thành Trường Kỹ thuật và Khoa học ứng dụng John A. Paulson của Harvard và trường đang chuẩn bị để chuyển tới các cơ sở mới ở Allston.

Tỷ phú John A. Paulson là cựu sinh viên tốt nghiệp năm 1980 của Trường Kinh doanh Harvard.

“Món quà là nguồn ngân sách cho việc phát triển đội ngũ giảng viên, nghiên cứu, học bổng và hỗ trợ tài chính” – ông Paulson phát biểu.

Tháng 11 năm ngoái, cựu giám đốc điều hành Microsoft Steven A. Ballmer, cũng là một cựu sinh viên Harvard đã hiến tặng trường 60 triệu USD để tăng quy mô của đội ngũ giảng viên ngành Khoa học máy tính lên 50%.

Tỷ phú John A. Paulson

Món quà này cũng góp một phần lớn vào chiến dịch gây quỹ của Harvard được khởi động từ tháng 9/2013 với mục tiêu 6,5 tỷ USD so với chiến dịch trước đó là 5 tỷ USD. Tính tới đầu năm nay, chiến dịch này đã thu được 5 tỷ USD.

Các sáng kiến gây quỹ cho giáo dục đại học cũng thường xuyên được Harvard đưa ra để phá các mục tiêu trước đó. Mục tiêu 6,5 tỷ USD lần này cũng sẽ là một kỷ lục mới nếu đạt được.

Món quà lớn của tỷ phú Paulson cũng là dấu hiệu cho thấy Harvard sẵn lòng trao đổi quyền đặt tên theo các tổ chức, cá nhân có hành động thiện nguyện. Từ khi lấy tên trường theo tên John Harvard từ thế kỷ 17, Harvard chưa từng đổi tên cho tới tháng 9 năm ngoái khi tỷ phú Gerald L. Chan hiến tặng 350 triệu USD cho Trường Y tế công Harvard.

Trường Kỹ thuật và Khoa học ứng dụng John A. Paulson là một trong 12 trường thành viên thuộc ĐH Harvard. 12 trường này gồm có: Harvard College, Harvard Business School, Graduate School of Arts and Sciences, Graduate School of Design, Harvard Graduate School of Education, Harvard Kennedy School, Harvard Law School, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Harvard School of Dental Medicine, Harvard Divinity School, School of Engineering and Applied Sciences, Harvard Medical School, 

• Nguyễn Thảo(Theo Crimson)

Công nghệ mới này sẽ được giới thiệu vào tháng Hai tới tại Hội nghị bảo mật mạng lưới 2018 ở California và hiện vẫn chưa được công bố. Tuy nhiên, nó có thể trở thành một phần của quá trình xác thực – như mã PIN và mật khẩu – mà người dùng sử dụng tại các máy ATM và các giao dịch online. Với những người bị đánh cắp nhận dạng cá nhân, nó có thể giúp ngăn tội phạm mạng dùng thông tin đó để mua sắm.

Camera số được làm giống nhau. Tuy nhiên, những thiếu sót trong sản xuất tạo ra những khác biệt nhỏ trong cảm biến của mỗi máy ảnh. Những khác biệt này có thể tạo ra sự khác biệt trong một số triệu pixel cảm biến, khiến các màu có thể hơi sáng hơn hoặc tối hơn mức bình thường.

Điều này không rõ ràng với mắt thường, và sự khác biệt này tạo ra những bóp méo trong bức ảnh, hay gọi là các dạng nhiễu. Khi sử dụng các bộ lọc đặc biệt, các mức độ nhiễu hoàn toàn khác nhau với mỗi chiếc camera.

Những phân tích trên thường được dùng trong các ứng dụng khoa học pháp lý, chẳng hạn như giúp xử lý các vụ kiện vi phạm bản quyền liên quan đến ảnh. Tuy nhiên, nó vẫn chưa được áp dụng với lĩnh vực an ninh mạng – dù smartphone đã có ở khắp mọi nơi – bởi vì để chiết xuất được như thế, cần phải phân tích 50 bức ảnh do một chiếc camera chụp, và các chuyên gia nghĩ rằng người dùng sẽ không sẵn sàng cung cấp nhiều ảnh như thế. Ngoài ra, tội phạm mạng chuyên nghiệp cũng có thể làm giả mẫu bằng cách phân tích hình ảnh được chụp bằng chiếc smartphone mà nạn nhân đăng lên các trang web không đảm bảo.

Nghiên cứu mới đã giải quyết được những thách thức này. So với máy ảnh kỹ thuật số thông thường, cảm biến hình ảnh của điện thoại thông minh nhỏ hơn nhiều. Giảm sự khuếch đại không đồng đều của điểm ảnh và tạo ra một PRNU mạnh hơn. Do đó, họ có thể khớp một bức ảnh với một chiếc điện thoại thông minh bằng cách sử dụng một bức ảnh thay vì 50 bức ảnh.

"Tôi nghĩ hầu hết mọi người cho rằng sẽ cần đến 50 bức ảnh để xác định camera của chiếc điện thoại thông minh. Nhưng nghiên cứu của chúng tôi cho thấy không phải như thế", Ren, một kỹ sư điện tử của IEEE (Viện kỹ sư điện và điện tử), đồng thời là nhà khoa học nổi tiếng của ACM (Hiệp hội các máy tính), cho biết.

Để ngăn chặn việc giả mạo, Ren đã thiết kế một giao thức như miêu tả dưới đây, nhằm dò ra và ngăn chặn hai kiểu tấn công.

Kui Ren, tác giả chính của nghiên cứu

Thứ nhất, khách hàng đăng ký với một doanh nghiệp - chẳng hạn như ngân hàng hoặc nhà bán lẻ - và cung cấp cho doanh nghiệp đó một bức ảnh làm tài liệu tham khảo.

Khi khách hàng bắt đầu giao dịch, nhà bán lẻ sẽ yêu cầu khách hàng (có thể thông qua một ứng dụng) chụp hai mã QR (một loại mã vạch có thông tin về giao dịch) có trên máy ATM, máy tính tiền hoặc màn hình khác.

Dùng ứng dụng, khách hàng gửi ảnh lại cho nhà bán lẻ, quét ảnh để đo PRNU của điện thoại. Nhà bán lẻ có thể phát hiện ra hành vi giả mạo vì PRNU của máy ảnh của kẻ tấn công sẽ làm thay đổi thành phần PRNU của bức ảnh.

Những tội phạm mạng chuyên nghiệp có thể sẽ loại bỏ PRNU khỏi thiết bị của họ. Nhưng giao thức của Ren có thể nhận ra điều này bởi vì mã QR bao gồm một tín hiệu cảm biến nhúng sẽ bị suy yếu do quá trình loại bỏ.

Giao dịch sẽ được chấp thuận hoặc bị từ chối dựa trên các thử nghiệm này.

Giao thức này đã đánh bại ba trong số các chiến thuật phổ biến nhất mà bọn tội phạm mạng thường dùng. Đó là các cuộc tấn công giả mạo dấu vân tay, tấn công trung gian, tấn công phát lại (replay attack). Mức độ chính xác lên đến 99,5% trong các thử nghiệm liên quan đến 16.000 hình ảnh và 30 điện thoại iPhone 6 và 10 điện thoại Galaxy Note 5.

Theo trang Buffalo.edu, Ren dự định sẽ thí nghiệm với những smartphone hai máy ảnh, điều này có thể khiến cho các cuộc tấn công giả mạo khó khăn hơn.