Эксперты рассказали, как Android-вредоносы проникают в Google Play Store

Эксперты рассказали, как Android-вредоносы проникают в Google Play Store

Эксперты рассказали, как Android-вредоносы проникают в Google Play Store

Ни для кого не секрет, что несмотря на все меры Google, вредоносным приложениям для Android удаётся пробраться в официальный магазин Play Store. Специалисты компании Bitdefender решили описать все методы, помогающие злоумышленникам обходить защитные меры Google Play Store.

Злонамеренные приложения могут принимать самые разные формы. Например, к легитимной программе «привязывают» адваре, которое впоследствии генерирует клики, на чем зарабатывают авторы.

Встречаются также и сложные трояны вроде Joker, которым удаётся не только пройти слои безопасности Google Play Store, но и заставить сотни тысяч пользователей установить себя в систему.

Помимо этого, существуют и фейковые приложения, скрывающие вредоносные функциональные возможности до тех пор, пока пользователь не расслабиться.

Само собой, Google постоянно работает над различными барьерами, которые не должны пропускать нежелательные программы в официальный магазин приложений. Однако находчивые злоумышленники все равно изобретают механизмы, позволяющие разместить их разработки в Play Store.

Исследователи компании Bitdefender опубликовали отчёт (PDF), в котором перечислены основные методы проникновения в Google Play Store.

Вредоносные функции зашифрованы и загружаются динамично. Один из способов, благодаря которому можно замаскировать злонамеренную составляющую, — полагаться на нативную динамическую библиотеку, которая загружается при первом запуске. Ее задача — расшифровать и загрузить вредоносный код.

Проверка временных интервалов. Довольно любопытная техника: жестко закодированная временная метка даёт понять адваре, когда нужно начинать отображать рекламные объявления. Здесь решаются две задачи: приложение проходит проверку Google Play Store и заодно пользователь не может сразу вычислить причину появления навязчивой рекламы.

Большой промежуток времени между рекламными объявлениями. Иногда авторы устанавливают до 350 минут задержки между показом рекламы. По словам экспертов, этого бывает достаточно для обхода защитных мер официального магазина приложений для Android.

Библиотеки с открытым исходным кодом. Такие библиотеки могут использоваться для запуска задач в фоновом режиме. С их же помощью можно отображать рекламу и использовать функции вроде «ShowAdsHideIcon».

Изначально безобидные SDK. Тоже известная техника — злоумышленник может загрузить в Play Store абсолютно легитимную версию приложения, после чего добавить к ней вредоносные функции через механизм обновления.

Специалисты призывают всегда помнить, что при скачивании приложения из официального магазина всегда существует доля риска. Так что проверяйте, пожалуйста, что вы скачиваете, а также взвешивайте необходимость установки каждой сомнительной программы.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru