Android-вредонос Fake WhatsApp распространяется через OneDrive

Android-вредонос Fake WhatsApp распространяется через OneDrive

Android-вредонос Fake WhatsApp распространяется через OneDrive

Специалисты компании Symantec недавно обнаружили новый вредонос для Android, который хранился в аккаунте OneDrive. Эта вредоносная программа интересна именно тем, что распространяется при помощи облачного сервиса Microsoft.

«Недавно мы наткнулись на вредоносный файл, предназначенный для мобильной операционной системы Android. Он располагался в одном из аккаунтов обычного сервиса OneDrive, файл назывался “Gb whatsapp techmity.com hack.apk”», — пишут эксперты Symantec.

В ходе исследования и сбора информации, исследователи Symantec пришли к выводу, что OneDrive использовался для распространения вредоносного файла APK, получившего имя «Fake WhatsApp».

Углубившись в анализ, специалисты отметили, что при нажатии ссылки для расшаривания файла HTTP-запрос перенаправляет на LiveFileStore с помощью заголовка «Location». Благодаря этому становится понятно, что зловред хранится не на платформе OneDrive, скорее на LiveFileStore.

Домен livefilestore.com зарегистрирован Microsoft и используется для хранения контента, загруженного пользователями. Этот домен можно рассматривать как платформу хранения контента, но он не является копией «1drv.ms». Если пользователь загружает какой-либо файл, он будет храниться на livefilestore.com, а ссылка на него будет вида «1drv.ms».

Когда HTTP-запрос перенаправляется на платформу LiveFileStore, приложение загружается через заголовок ответа HTTP «Content-Disposition».

Анализ поведения показал, что вредонос выполняет несанкционированные операции на устройствах пользователей, а также использует имя законного поставщика услуг.

10 из 60 антивирусных продуктов на VirusTotal дезертируют этот файл, либо считают подозрительным:

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru