Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Учёные из Университета Претории (ЮАР) разработали новый способ выявления изменений в PDF-документах. Их прототип анализирует так называемые file page objects — это такие внутренние структуры файла, где хранится всё: от текста и картинок до метаданных.

PDF-формат давно стал стандартом в деловой переписке, поэтому неудивительно, что его часто используют мошенники — например, чтобы подделывать договоры или внедрять вредоносный код.

Сегодня редактировать PDF может кто угодно: есть и Adobe Acrobat, и куча онлайн-редакторов. Поэтому важно уметь быстро определять, менялся ли документ — и если да, то как именно.

Обычно для защиты PDF используют водяные знаки и хеши. Но эти подходы работают только с тем, что видно на глаз — текстом и изображениями. Если же злоумышленник подменил метаданные, добавил скрипт или изменил цифровую подпись, такие методы это не отловят.

К тому же, даже небольшое изменение меняет хеш-файл целиком — и непонятно, что именно было затронуто. А это неудобно, особенно в юридически важных документах.

Что придумали в Претории

Новый прототип работает на Python и использует библиотеки PDFRW, hashlib и Merkly. Вот как он устроен:

  1. Сначала PDF нужно “защитить”. Программа читает файл, находит все page objects и создаёт уникальные хеши для каждой страницы, разбивая её содержимое на кусочки по 256 байт. Эти хеши строятся по принципу дерева Меркла: есть “листья” (для каждого блока) и “корень” (общий хеш всей страницы).
  2. Также отдельно хешируется сам объект страницы и метаданные всего документа. Чтобы избежать ложных срабатываний, некоторые части пропускаются — они могут меняться от редактора к редактору и не несут смысла.
  3. Все хеши прячутся внутри документа — в специальные скрытые поля. После этого сохраняется новая версия PDF — уже “защищённая”.
  4. Если потом нужно проверить файл на изменения, программа достаёт из него все сохранённые хеши, заново рассчитывает новые — и сравнивает. Если что-то не совпадает, значит, документ менялся.

Главное достоинство — точность. Система может указать не только, что файл изменился, но и какую именно страницу и какой участок (в пределах 256 байт) тронули. Также покажет, если были переписаны метаданные.

 

Пока работает лучше всего с Adobe Acrobat

Прототип тестировали на файлах, изменённых в Adobe Acrobat, и в этих случаях он отрабатывал отлично. Теоретически, он должен справляться и с другими редакторами — потому что «защищённые» PDF создаются единообразно через PDFRW, — но это ещё предстоит проверить.

Важное ограничение: систему нельзя применить к «обычным» PDF-документам — сначала их нужно защитить через этот же инструмент. И пока он не умеет отслеживать, скажем, смену шрифта или вставку JavaScript.

Тем не менее даже в таком виде инструмент может стать отличной основой для будущих решений в области цифровой гигиены и защиты документов.

Фейковые Minecraft и GTA для Android подписывали жертв на платные сервисы

Исследователи из zLabs раскрыли крупную вредоносную кампанию против пользователей Android. Злоумышленники распространяли почти 250 вредоносных приложений, которые тайно подписывали жертв на платные мобильные сервисы через биллинг оператора.

Маскировка была максимально попсовая: фейковые приложения выдавали себя за Facebook, Instagram (Facebook и Instagram принадлежат корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России), TikTok, Minecraft, Grand Theft Auto и другие узнаваемые сервисы.

Пользователь думал, что ставит игру или соцсеть, а на деле получал карманного подписочного паразита.

 

Главная хитрость кампании — выборочная атака по сим-карте. Зловред проверял мобильного оператора жертвы по заранее заданному списку. Если симка подходила, запускалась схема с платной подпиской. Если нет — приложение показывало безобидный контент и не палилось.

 

Дальше начиналась автоматика. Вредоносное приложение открывало скрытые WebView, внедряло JavaScript, нажимало нужные кнопки на страницах оператора, запрашивало одноразовые коды и подтверждало подписку. Для перехвата одноразовых кодов использовался легитимный механизм Google SMS Retriever API.

Чтобы платёж точно прошёл через мобильную сеть, зловред мог принудительно отключать Wi-Fi. А данные об устройстве, операторе, разрешениях и мошеннических действиях отправлялись злоумышленникам через телеграм-каналы.

По данным zLabs, кампания активна с марта 2025 года. Исследователи выделили три варианта зловреда: от автоматического подписочного движка до версии с многоступенчатой атакой, кражей cookies и мониторингом действий в реальном времени.

В кампании также нашли как минимум 12 коротких премиальных СМС-номеров, связанных с платными подписками у разных операторов. А ещё у злоумышленников была система трекинга: они отслеживали, через какие площадки — TikTok, Facebook, Google и другие — заражения идут лучше. Маркетинг, только грязный.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru