APK-вредоносы для Android используют хитрое сжатие для ухода от анализа

APK-вредоносы для Android используют хитрое сжатие для ухода от анализа

APK-вредоносы для Android используют хитрое сжатие для ухода от анализа

Злоумышленники распространяют вредоносные APK-файлы для Android, которые препятствуют декомпиляции, используя неподдерживаемые, неизвестные или серьёзно модифицированные алгоритмы сжатия.

Для авторов вредоносных приложений этот подход выгоден тем, что позволяет уйти от детектирования с помощью статистического анализа и усложнить исследователям анализ APK-файлов.

Компания Zimperium, не раз уделявшая много внимания проблеме зловредов в Google Play Store, изучила уловки киберпреступников, пытающихся уйти от декомпиляции их файлов.

Отправной точкой послужил твит Joe Security, в котором демонстрировался APK, уходящий от анализа, но прекрасно работающий на Android устройствах.

 

В отчёте zLab приводится цифра — 3300. Именно столько APK, по данным специалистов, используют нетипичные методы ухода от анализа, которые часто могут приводить к сбою в их работе. Тем не менее 71 вредоносный APK-файл успешно функционировал в Android версии 9 и выше при использовании методов антианализа.

Исследователи из Zimperium уточнили, что ни одно из этих приложений не представлено в Google Play Store. Эксперты даже оставили список из хешей этих программ, чтобы любители скачать софт со сторонних площадок не попались на вредонос.

Файлы в формате APK используют ZIP в двух режимах: без сжатия и с использованием алгоритма DEFLATE. Если установочный файл будет применять неизвестные или неподдерживаемые методы сжатия, его нельзя будет использовать на Android 8 и более старых версиях ОС.

Однако Android 9 и выше прекрасно прочитают такие файлы. Например, в Zimperium протестировали JADX, APKtool и родную утилиту macOS для упаковки. Ни один из таких файлов не поддаётся анализу.

Более того, авторы зловредных APK используют превышающие 256 байтов имена, что приводит к сбою в работе инструментов анализа.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru