Опубликован инструмент для тестирования Android-приложений на уязвимость

Опубликован инструмент для тестирования Android-приложений на уязвимость

Опубликован инструмент для тестирования Android-приложений на уязвимость

Пользователь GitHub под именем modzero опубликовал инструмент, созданный разработчиком Яном Гильрихом (Jan Girlich). Этот инструмент включает приложения для Android, предназначенные для тестирования и создания эксплойтов, доказывающих наличие уязвимостей (Proof of Concept, PoC) десериализации Java в Android.

Сам инструмент основан на ysoserial, созданном frohoff, однако нацелен на платформу Android. Уязвимости Java десериализации — давно изученная тема, обычно такие бреши приводят к выполнению кода в контексте атакуемого приложения. На Android эта проблема более актуальна из-за того, как обрабатывается обмен данными между приложениями.

В опубликованном репозитории находятся два Android-приложения:

  • Приложение «атакующее» — создает полезную нагрузку и реализует вредоносную составляющую процесса.
  • Уязвимое для связки эксплойтов CommonsCollection демо-приложение.

Для демонстрации работы можно открыть уязвимое демонстрационное приложение, затем переключиться на атакующее приложение и использовать цель «ch.modzero.intent_receiver.deserialize.pwn».

Как использовать:

  1. Открыть в Android Studio и скомпилировать папку атакующего приложения.
  2. Установить полученный apk на телефон или эмулятор, где также должно быть установлено тестируемое на уязвимость приложение.
  3. Убедиться, что ваше потенциально уязвимое приложение запущено.
  4. Указать название намерения (intent) потенциально уязвимого приложения в поле ввода в верхней части.
  5. Нажать кнопку «send» в правом нижнем углу.

Если брешь будет обнаружена, инструмент уведомит пользователя.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru