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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Активность фишеров за месяц возросла на 17% за счет использования ИИ

Согласно статистике KnowBe4, в феврале 2025 года число фишинговых писем возросло на 17% в сравнении с показателями шести предыдущих месяцев. Основная масса таких сообщений (82%) содержала признаки использования ИИ.

Подобная возможность, по словам экспертов, позволяет усилить полиморфизм атак фишеров — рандомизацию заголовков, содержимого, отправителей поддельных писем.

Незначительные изменения, на лету привносимые ИИ, позволяют с успехом обходить традиционные средства защиты — блок-листы, статический сигнатурный анализ, системы защиты класса SEG.

По данным KnowBe4, больше половины полиморфных фишинговых писем (52%) рассылаются с взломанных аккаунтов. Для обхода проверок подлинности отправителя злоумышленники также используют фишинговые домены (25%) и веб-почту (20%).

Более того, использование ИИ позволяет персонализировать сообщения-ловушки за счет динамического (в реальном времени) сбора информации об адресатах из открытых источников, а также сделать их настолько убедительными, что получатель даже не заподозрит подвох.

По данным KnowBe4, активность фишеров, освоивших новые возможности, за год возросла на 53%. Рост количества случаев использования ИИ в атаках отметили и другие эксперты. Для эффективного противодействия новой угрозе нужны более совершенные ИБ-инструменты — скорее всего, на основе того же ИИ.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru