Эксперты нашли баги криптографии в 306 популярных Android-приложениях

Эксперты нашли баги криптографии в 306 популярных Android-приложениях

Эксперты нашли баги криптографии в 306 популярных Android-приложениях

Команда специалистов из Колумбийского университета разработала инструмент для динамического анализа Android-приложений. Основная цель разработки — вычислить программы, небезопасно использующие криптографический код.

Инструмент получил имя CRYLOGGER, эксперты использовали его для сканирования 1780 самых популярных приложений для Android из разных категорий в Google Play Store.

По словам разработчиков CRYLOGGER, инструмент проверяет 26 базовых правила криптографии. С его помощью удалось найти баги в 306 Android-приложениях. Самыми распространёнными ошибками стали:

  • Использование небезопасного генератора псевдослучайных чисел.
  • Использование неактуальных функций хеширования (SHA1, MD2, MD5 и т. п.).
  • Использование CBC (сценарий «сервер-клиент»).

Часть этих багов присутствовала в коде приложений, другая часть — в библиотеках Java, которые используются в проанализированном софте.

Исследователи Колумбийского университета поделились своими выводами с разработчиками проблемных приложений. Лишь 18 из 306 девелоперов ответили специалистам.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru