Google вводит тотальную инспекцию приложений для Android

Сотрудники Google отныне будут проверять вручную все приложения, добавляемые разработчиками в официальный каталог программ для Android — Google Play (Play Store, Android Market). Об этом говорится в блоге корпорации.

В компании сообщили, что проверка началась еще несколько месяцев назад, она выполняется до публикации приложения в каталоге и за нее отвечает определенная группа экспертов в компании. Они, в частности, проверяют программы на соответствие правилам размещения приложений в каталоге Google Play.

«Проверка приложений занимает всего несколько часов, а не дней или недель, — рассказали в Google. — Для разработчика этот процесс в целом будет проходить незаметно». Издание Ars Technica отмечает, что проверка публикуемых приложений в каталог App Store компании Apple в среднем занимает одну неделю, передает cnews.ru.

Зарегистрированные разработчики Google могут видеть статус публикации приложения в консоли Google Play. Если приложение не пройдет проверку, они сразу же об этом узнают. В сообщении будет указана причина.

Отсутствие ручной проверки публикуемых в Google Play приложений считается основной причиной низкого качества размещенного в каталоге контента, что, в свою очередь, считается одним из недостатков платформы Android в сравнении с каталогом приложений для iPhone, iPad и iPod touch, — Apple App Store, — в котором каждое приложение проходит ручную проверку с самого начала его создания.

В отличие от ручного режима в App Store, в Google Play раньше проверка проводилась автоматически — специальное ПО на серверах Google сканировало программы на наличие вредоносного кода. Однако этот процесс не был панацеей. В каталог то и дело проникали вирусы и трояны.

По мнению зарубежных СМИ, введение ручной проверки всех программ позволит поднять качество контента в Google Play — очистить каталог от вредоносных, мошеннических, нарушающих авторские права и низкокачественных приложений и, таким образом, сделать платформу Android более привлекательной для потребителей, выбирающих между iOS и Android по качеству доступных программ.

Помимо проверки приложений, Google анонсировал введение новой возрастной рейтинговой системы для публикуемых программ, учитывающей законодательство в разных странах. Возрастной рейтинг будет определяться исходя из ответов разработчика на специальные вопросы относительно его программы.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru