Слив кода новейшей итерации SpyNote породил рост детектов Android-трояна

Слив кода новейшей итерации SpyNote породил рост детектов Android-трояна

Слив кода новейшей итерации SpyNote породил рост детектов Android-трояна

В IV квартале эксперты ThreatFabric зафиксировали заметное увеличение количества семплов SpyNote — семейства зловредов для Android с функциями шпиона, банкера и инструмента удаленного доступа. Исследователи полагают, что рост вредоносной активности связан с публикацией исходников версии C трояна, которую автор продавал под именем CypherRAT.

Вредонос SpyNote, он же SpyMax, известен ИБ-сообществу с 2016 года. Его основной задачей является слежка за действиями жертвы на Android-устройстве. В ThreatFabric различают три основных варианта мобильного трояна: A, B и C.

Последний развивался как кастомная версия с августа 2021 года; его можно было приобрести через частный Telegram-канал, собравший более 80 клиентов. В минувшем октябре вирусописатель выложил исходные коды CypherRAT (SpyNote.C) на GitHub, решив таким образом избавиться от многочисленных подделок; взамен он начал развивать новый коммерческий проект — CraxsRat — с такими же возможностями.

Стоит отметить, что CypherRAT отличается от предыдущих версий тем, что вдобавок к шпионским функциям (отслеживание СМС, звонков, аудио- и видеозаписи) умеет воровать учетные данные из банковских и некоторых других приложений. Вредонос также обеспечивает удаленный доступ к зараженному устройству, а использование спецвозможностей Android (Accessibility Service) позволяет ему обновляться и устанавливать новые приложения.

С октября прошлого года в базе ThreatFabric скопилось более 1100 образцов SpyNote; большинство из них представляют собой CypherRAT. Подобных зловредов обычно выдают за банковские приложения (HSBC, Deutsche Bank, Kotak Bank и т. п.), иногда — за клиенты WhatsApp, Facebook (признана экстремистской и запрещена в России), Google Play, игровое приложение, программу для установки обоев, инструмент повышения производительности.

 

В своей блог-записи эксперты привели список характерных особенностей CypherRAT:

  • использование Camera API для записи и отправки на C2 видеоматериалов;
  • определение текущих координат GPS и Network через взаимодействие со службой расположения Android (используется класс LocationManager);
  • кража учетных данных Google и Facebook с помощью фишинговых страниц-оверлеев;
  • извлечение 2FA-кодов из Google Authenticator;
  • регистрация клавиатурного ввода с целью кражи банковских учеток.

Чтобы затруднить анализ, CypherRAT использует строковую обфускацию и коммерческие упаковщики APK. Вся отсылаемая оператору информация кодируется по base64, что помогает скрыть местоположение хоста.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru