Предложен новый метод выявления вредоносных программ для Android

Предложен новый метод выявления вредоносных программ для Android

Предложен новый метод выявления вредоносных программ для Android

Он основан на непрерывном машинном обучении и способен на ходу приспосабливаться к новым угрозам. При тестировании метод показал более высокую точность, чем существующие аналоги.

В работе, опубликованной на archive.org, сингапурские учёные рассматривают особенности разработанной ими технологии и её отличия от предшественников — других методов выявления вредоносных программ при помощи машинного обучения.

Сначала такие методы, как правило, определяют особенности анализируемого приложения — например, выполняемые ими системные вызовы и обращения к программным интерфейсам или используемые ресурсы и привилегии. Затем эти данные передают готовому классификатору, который знаком с характерными чертами вредоносных программ. Он изучает их и выносит вердикт: есть опасность или нет, пишет xakep.ru.

Авторы работы полагают, что это заведомо порочный подход. Он подразумевает, что признаки вредоносных программ, которым обучили классификатор, не меняются. В действительности вредоносные программы постоянно эволюционируют. Из-за этого точность классификаторов падает.

Чтобы не оставать от противника, классификаторы необходимо постоянно переучивать. Однако для пакетного обучения нового классификатора нужно перемолоть чудовищный объём информации. Это делает частое переучивание непрактичным.

Предложенная сингапурскими исследователями технология, получившая название DroidOL, использует не пакетное, а непрерывное (online) машинное обучение, пассивно-агрессивный классификатор и анализ графа межпроцедурного потока управления.

На первой стадии DroidOL проводит статический анализ приложений для Android, строит графы межпроцедурного потока управления и помечает вершины, которые обращаются к потенциально опасным программным интерфейсам.

Затем технология использует ядро графа Вейсфейлера-Лемана, чтобы идентифицировать те части графов межпроцедурного потока управления, которые соответствуют потенциально опасному поведению.

Полученный набор данных применяется для обучения пассивно-агрессивного классификатора. Если при обучении он неверно классифицирует приложение, в него вносятся изменения. При отсутствии ошибок изменений не происходит.

После завершения первоначального обучения классификатор готов для практического использования. В дальнейшем классификатор будет искать вредоносные программы и в то же время замечать и адаптироваться к новым чертам вредоносных программ. Его не нужно переучивать, чтобы он не устарел.

Исследователи реализовали DroidOL на базе Soot, популярного средства статического анализа приложений для Android, и библиотеки Scikit-learn, упрощающей реализацию алгоритмов машинного обучения. Величина программы составила около 15,6 тысяч строк кода на Java и Python.

Эффективность DroidOL протестировали на базе, состоящей из 87 тысяч с лишним приложений для Android. Он показал верный результат в 84,29% случаев. Это более чем на 20% лучше, чем алгоритмы Drebin и Allix et. al. при типичных настройках пакетного обучения, и на 3% лучше, чем при постоянном переучивании.

70% мобильных игр небезопасны: эксперты нашли сотни уязвимостей

Казалось бы, что может быть безобиднее мобильных игр? Пару уровней в дороге, быстрый матч перед сном — и никаких рисков. Но на практике всё не так радужно. По данным AppSec Solutions, семь из десяти игровых приложений для смартфонов содержат уязвимости, а каждая седьмая из них может быть потенциально опасной.

Специалисты компании проанализировали около 50 популярных мобильных игр с помощью инструмента AppSec.Sting и обнаружили порядка 700 уязвимостей. Из них 90 получили высокий или критический уровень опасности.

Самые тревожные находки — это банальные, но оттого не менее опасные ошибки. Так, в 12 приложениях пароли и токены хранились прямо в исходном коде, фактически в открытом виде. Для злоумышленников это настоящий подарок — такие данные легко извлекаются и могут использоваться для взлома.

Ещё 13 игр не имели проверки целостности, что позволяет без особых усилий модифицировать сборку и менять логику приложения.

«Это серьёзно упрощает вмешательство в работу игры — от читов до более опасных сценариев», — пояснил руководитель отдела анализа защищённости AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев.

Эксперт выделил три ключевые проблемы, которые встречаются в мобильных играх особенно часто.

Во многих играх критически важные механики — расчёт наград, прогресса и внутриигровых ресурсов — реализованы на стороне клиента. Без полноценной серверной проверки это открывает дорогу к подмене данных, повторному воспроизведению запросов и манипуляциям с игровой экономикой. Итог — читы, перекос баланса, падение честности и доверия игроков.

Небезопасное хранение данных и слабая защита сетевого взаимодействия. Конфиденциальная информация нередко хранится локально без шифрования и контроля целостности. К этому добавляются проблемы с сетевой защитой — отсутствие проверок подлинности запросов и защиты от повторного воспроизведения. Всё это создаёт условия для утечек данных и автоматизации мошеннических сценариев.

Многие приложения поставляются без обфускации кода и базовых механизмов защиты. В результате бизнес-логика легко анализируется, конфиденциальные параметры извлекаются, а модифицированные клиенты распространяются быстрее, чем разработчики успевают реагировать.

На первый взгляд проблемы выглядят «внутриигровыми», но на деле они оборачиваются вполне реальными рисками — финансовыми потерями, ростом мошенничества и репутационными издержками. И страдают от этого не только студии, но и обычные пользователи.

Эксперты AppSec Solutions напоминают простые, но эффективные правила цифровой гигиены:

  1. Скачивайте игры только из официальных магазинов.
    Сторонние источники — главный канал распространения модифицированных и вредоносных версий.
  2. Осторожнее с модами и «взломами».
    Читы — это не только риск бана, но и реальная угроза утечки данных или заражения устройства.
  3. Следите за разрешениями.
    Давайте игре только то, что действительно нужно для работы, и периодически пересматривайте доступы.
  4. Обновляйте приложения и ОС.
    Апдейты часто закрывают уязвимости, о которых вы даже не подозреваете.
  5. Используйте уникальные пароли.
    Для игровых аккаунтов — свои учётные данные и, по возможности, дополнительные механизмы защиты.

Мобильные игры давно перестали быть просто развлечением — вокруг них крутятся деньги, данные и целые цифровые экосистемы. А значит, относиться к их безопасности стоит не менее серьёзно, чем к банковским приложениям.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru