Набор APK-файлов BadPack затрудняет детектирование троянов для Android

Набор APK-файлов BadPack затрудняет детектирование троянов для Android

Набор APK-файлов BadPack затрудняет детектирование троянов для Android

Набор вредоносных APK-файлов, получивший имя «BadPack», затрудняет детектирование зловредов в приложениях для мобильной операционной системы Android. Именно BadPack исследователи винят в последних успешных атаках операторов банковских троянов вроде TeaBot.

Особенность BadPack заключается в изменённом заголовке сжатого файла APK. Такой подход затрудняет работу инструментов для обратного инжиниринга.

Команда специалистов Unit 42 (принадлежит Palo Alto Networks) указывает в новом отчёте на статистику за прошлый год: исследователям удалось детектировать около 9200 образцов BadPack в Android-программах.

 

Часть этих приложений вполне себе спокойно размещалась в официальном магазине Google Play Store. Хотя позже Google заявила, что удалила весь упомянутый вредоносный софт.

Именно BadPack может быть причиной тех сложностей, с которыми эксперты сталкиваются при анализе зловредов для Android.

«APK-файлы, использующие BadPack, хорошо демонстрируют растущую сложность вредоносных программ в формате APK. Являясь достаточно сложной задачей для ИБ-аналитиков, BadPack в очередной раз подчёркивает необходимость постоянного развития инструментов противодействия», — объясняет Ли Вэй Ён из Unit 42.

Чтобы затруднить анализ семпла, злоумышленники изменяют ZIP-заголовок APK-файла BadPack. Этим пользуются многие известные трояны для Android-устройств: TeaBot, BianLian и Cerberus.

Модифицируя структуру заголовков, киберпреступники заставляют APK-файл выдавать ошибку при распаковке и декодировании файла AndroidManifest.xml.

 

«Этот метод вызывает цепную реакцию ошибок в процессе статического анализа. Как итог: файл нельзя прочитать и обработать», — отмечает Ли Вэй Ён.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru