Набор APK-файлов BadPack затрудняет детектирование троянов для Android

Набор APK-файлов BadPack затрудняет детектирование троянов для Android

Набор APK-файлов BadPack затрудняет детектирование троянов для Android

Набор вредоносных APK-файлов, получивший имя «BadPack», затрудняет детектирование зловредов в приложениях для мобильной операционной системы Android. Именно BadPack исследователи винят в последних успешных атаках операторов банковских троянов вроде TeaBot.

Особенность BadPack заключается в изменённом заголовке сжатого файла APK. Такой подход затрудняет работу инструментов для обратного инжиниринга.

Команда специалистов Unit 42 (принадлежит Palo Alto Networks) указывает в новом отчёте на статистику за прошлый год: исследователям удалось детектировать около 9200 образцов BadPack в Android-программах.

 

Часть этих приложений вполне себе спокойно размещалась в официальном магазине Google Play Store. Хотя позже Google заявила, что удалила весь упомянутый вредоносный софт.

Именно BadPack может быть причиной тех сложностей, с которыми эксперты сталкиваются при анализе зловредов для Android.

«APK-файлы, использующие BadPack, хорошо демонстрируют растущую сложность вредоносных программ в формате APK. Являясь достаточно сложной задачей для ИБ-аналитиков, BadPack в очередной раз подчёркивает необходимость постоянного развития инструментов противодействия», — объясняет Ли Вэй Ён из Unit 42.

Чтобы затруднить анализ семпла, злоумышленники изменяют ZIP-заголовок APK-файла BadPack. Этим пользуются многие известные трояны для Android-устройств: TeaBot, BianLian и Cerberus.

Модифицируя структуру заголовков, киберпреступники заставляют APK-файл выдавать ошибку при распаковке и декодировании файла AndroidManifest.xml.

 

«Этот метод вызывает цепную реакцию ошибок в процессе статического анализа. Как итог: файл нельзя прочитать и обработать», — отмечает Ли Вэй Ён.

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