2019年Android恶意软件专题报告docx.docx
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1、2019年Android恶意软件专题报告摘 要 2019年全年,360安全大脑共截获移动端新增恶意程序样本约180.9万个,平均每天截获新增手机恶意程序样本约0.5万个。新增恶意程序类型主要为资费消耗,占比46.8%;其次为隐私窃取(41.9%)、远程控制(5.0%)、流氓行为(4.6%)、恶意扣费(1.5%)、欺诈软件(0.1%)。 2019年全年,360安全大脑累计为全国手机用户拦截恶意程序攻击约9.5亿次,平均每天拦截手机恶意程序攻击约259.2万次。 从省级分布来看,2019年全年遭受手机恶意程序攻击最多的地区为广东省,占全国拦截量的9.8%;其次为山东(7.7%)、江苏(7.3%)、
2、河南(6.9%)、浙江(5.8%)等。 从城市分布来看,2019年全年遭受手机恶意程序攻击最多的城市为北京市,占全国拦截量的2.2%;其次为重庆(2.0%)、上海(1.9%)、广州(1.9%)、成都(1.8%)等。 2019年移动金融行业、移动流量产业和移动社交领域均遭受了移动恶意软件的攻击。对移动金融行业的攻击,主要表现为窃取大量银行账号密码信息,这类事件大多针对国外银行;而在国内,大量冒充以及虚假金融借贷服务,其本身并无真实借贷业务,仅用于骗取用户隐私和钱财;对移动流量产业的攻击,表现为移动广告商使用不同的欺诈技术获得广告主的报酬;对移动社交领域的攻击,则是利用揣摩特殊人群心里需求特点,使
3、用虚假身份在社交过程中推送虚假信息,诱导充值进行诈骗。 2019全年从漏洞数量看,Android系统以414个漏洞位居产品漏洞数量榜首。从系统更新情况看,截至2019年5月,Google发布的Android系统版本分布统计,Android Oreo(Android 8.0/8.1)达到28.3%,占比第二的是Android Nougat(Android 7.0/7.1)总占比已达19.2%。从漏洞在野利用情况看,使用Janus和Strandhogg漏洞的恶意软件较为活跃。 2019年移动端APT方面,360烽火实验室监测到的公开披露的APT报告中,涉及移动相关的APT报告14篇。被提及受到移动
4、APT组织攻击的受害者所属国家主要有中国、朝鲜、韩国、印度、巴基斯坦、以色列、叙利亚、伊朗、埃及等东亚、西亚、中东多个国家。移动端APT组织活动针对的目标和领域来看,涉及政治、经济、情报等多个重要板块。 2019年围绕5G、重点领域的钓鱼攻击、生物信息安全以及企业对数据的使用等方面暴露出多种安全风险及问题,将成为未来几年攻防对抗发展的的主要趋势,需要加强治理和战略部署。关键词:移动安全、恶意软件、移动端APT、金融、流量、社交第一章 总体态势一、 恶意软件新增量与类型分布2019年全年,360安全大脑共截获移动端新增恶意软件样本约180.9万个,环比2018年(434.2万个)下降了58.3%
5、,平均每天截获新增手机恶意软件样本约0.5万个。自2015年起,恶意软件新增样本呈逐年下降趋势。下图给出了2012年-2019年移动端新增恶意软件样本量统计:纵观2019 年全年恶意样本增长情况,在1月与12月出现新增样本量峰值,其余月份新增样本趋势较平稳。观察新增样本类型,主要体现在恶意扣费、资费消耗、隐私窃取。由于春节假期前后,大众的社交娱乐活动增多,棋牌游戏、抢红包已成为大众假期娱乐必选项。不法分子正是利用这一敏感时间段,大肆传播恶意软件,实现不良获利。具体分布如下图所示:2019年全年移动端新增恶意软件类型主要为资费消耗,占比46.8%;其次为隐私窃取(41.9%)、远程控制(5.0%
6、)、流氓行为(4.6%)、恶意扣费(1.5%)、欺诈软件(0.1%)。二、 恶意软件拦截量分析2019年全年,360安全大脑累计为全国手机用户拦截恶意软件攻击约9.5亿次,平均每天拦截手机恶意软件攻击约259.2万次。通过统计2019年Q4季度样本数量TOP500的恶意软件发现,赌博棋牌与色情视频类软件呈现增长态势,致使拦截量直线上升。下图给出了2019年移动端各季度恶意软件拦截量统计:三、 恶意软件拦截量地域分析2019年全年,从省级分布来看,遭受手机恶意软件攻击最多的地区为广东省,占全国拦截量的9.8%;其次为山东(7.7%)、江苏(7.3%)、河南(6.9%)、浙江(5.8%),此外河北
7、、四川、安徽、湖南、云南的恶意软件拦截量也排在前列。从城市分布来看,遭受手机恶意软件攻击最多的城市为北京市,占全国拦截量的2.2%;其次为重庆(2.0%)、上海(1.9%)、广州(1.9%)、成都(1.8%),此外深圳、郑州、苏州、东莞、西安的恶意软件拦截量也排在前列。第二章 多个领域遭受移动恶意软件攻击现状据中国互联网信息中心发布的第44次中国互联网发展状况统计报告报告统计,截止2019年6月,我国移动互联网网民数量突破8.47亿,占我国网民总数量的99.2%1。金融服务、生活服务以及社交娱乐等全面面向移动互联网迁移。一方面这些行业领域给我们带来了生活的便利,物质和精神需求的满足;另一方面这
8、些行业也遭受到移动恶意软件的攻击,不仅侵害了移动用户的合法利益,同时破坏了正常的行业领域发展。2019年移动金融行业、移动流量产业和移动社交领域均遭受了移动恶意软件的攻击。对移动金融行业的攻击,主要表现为窃取大量银行账号密码信息,这类事件大多针对国外银行;而在国内,大量冒充以及虚假金融借贷服务,其本身并无真实借贷业务,仅用于骗取用户隐私和钱财;对移动流量产业的攻击,表现为移动广告商使用不同的欺诈技术获得广告主的报酬;对移动社交领域的攻击,则是利用揣摩特殊人群心里需求特点,使用虚假身份在社交过程中推送虚假信息,诱导充值进行诈骗。一、 针对移动金融行业攻击(一) 全球金融机构遭受移动钓鱼攻击有数据
9、显示2019年第三季度,43.19%的网络钓鱼攻击针对在线金融机构,包括银行、在线商城及电子支付系统2。从移动端平台看,2019年360安全大脑拦截针对金融机构的钓鱼类银行恶意软件近300万次,月均拦截25万次。从全年拦截次数看,其中6月至8月拦截量最低月均约4万次,10月和11月拦截量最高月均81万次,呈现年中低,年末高的活跃趋势。究其原因,我们认为是与年末银行等金融机构为了达成年度商业目标,揽储等活动更加频繁有关,从而针对移动金融机构攻击也出现强势增长。在2019年,遭受移动钓鱼攻击的金融机构所在国家主要有美国,加拿大,奥地利,德国,法国,波兰,土耳其,英国,澳大利亚,捷克,丹麦,立陶宛,
10、印度,意大利,爱尔兰,日本,西班牙,罗马尼亚,瑞典,新西兰,巴西,比利时,俄罗斯等等,集中在西亚、欧洲、北美和澳洲。(二) 国外金融账户信息遭受持续攻击由于国内外金融行业发展以及支付习惯的差异,恶意软件作者通常会精心伪造国外银行页面,有针对性的对全球指定的金融机构进行网络钓鱼,以获取银行客户的账户信息,最终从银行账户中窃取金钱。根据360安全大脑所监测到的信息,对攻击国外金融机构的钓鱼类银行恶意软件家族进行了梳理,由于这类家族数量众多且各个厂商的命名不同,在此我们仅列举出一些有影响力的恶意家族来说明各个家族之间的演变关系及特点。Marcher于2013年底首次出现。该恶意家族最初窃取俄罗斯用户
11、的Google Play凭据和支付卡数据。2014年3月,采用相同策略的新版本已发展成为银行类恶意家族,并且以德国的金融机构为主要目标,并且此后攻击者将攻击的金融机构清单不断扩大。截至2016年5月,Marcher已经针对包括英国,德国,奥地利,波兰,法国,澳大利亚和土耳其银行。基于Marcher源代码派生出新的恶意软件变种Exobot和Gustuff。Exobot最早出现在2016年6月,其最初是基于Marcher恶意家族源代码,是Marcher恶意家族的一种变种,同样具有窃取银行凭据的恶意行为。2017年5月ExoBot2.0版的发布并且通过官网销售。2018年1月Exobot作者在网络犯
12、罪地下论坛称其退出并出售Exobot源代码,2018年5月,ExoBot的源代码泄漏。下图为Exobot在网络犯罪地下论坛出售的页面:BankBot最早出现在2016年12月俄语的网络犯罪地下论坛,在2017年1月被安全厂商捕获并命名为BankBot,此后BankBot成为了共享源代码派生的银行类恶意家族通用名称。基于BankBot源代码派生的新的恶意家族有Anubis、LokiBot、Razdel、MysteryBot和CometBot等。其中以Anubis最为流行,Anubis源于2016年12月俄语的网络犯罪地下论坛名为maza-in的用户ID制作的银行恶意软件源代码改进而来。主要目标是
13、从受害者的设备中窃取银行凭据。它通常冒充Flash Player更新软件,Android系统工具或其他合法应用软件。Anubis通常由下载器和有效载荷两部分组成,目前很多恶意家族仍然在使用Anubis的下载器进行自我保护和伪装。maza-in于2018年12月宣布发布Anubis 2.5版本,但是有人质疑新版本只是重新设计了后端Web界面,并没有重写整个代码。2019年1月Anubis源代码在一个地下论坛中泄露。2019年3月已经停止支持和更新。截止2019年3月Anubis针对来自100多个不同国家/地区的约370个金融机构的应用软件,主要活跃在欧洲,西亚,北美和澳大利亚。下图为maza-i
14、n在俄语的网络犯罪地下论坛中的发布的帖子:以上这些攻击金融机构的恶意软件家族都具备一些显著的特点,首先都是从网络犯罪地下论坛以租售的形式开始传播,增加了自身的隐蔽性。其次,在这些恶意软件源码遭到泄露后,在接下来的时间里立马会出现新的恶意软件家族,新的恶意软件作者起初会根据泄漏的代码构建自己的恶意软件版本或者变种。最后,会基于泄露的代码进行功能上的改进,比如引入了勒索功能、代理功能及键盘记录等。另外,在2019年最新发现的银行类恶意家族如Cerberus和Ginp,也都符合这一特点,它们目前仍然处在积极开发中。(三) 国内仿冒金融借贷诈骗屡见不鲜我们调查发现,针对移动金融行业的攻击,国内与国外有
15、明显的不同,国外主要遭受恶意软件的钓鱼攻击,而国内则是通过仿冒金融借贷类应用软件,以短信、网页广告和社交网络等形式广撒网,通过放款前收取工本费、解冻费、保证金、担保金等名目诈骗用户钱财,不仅给借贷人带来财产损失,还损害了正规金融机构的借贷服务的口碑。2019年,360安全大脑共发现金融借贷类应用软件约19.4万个。全年新增借贷类应用软件相比2017年(约0.5万个)增长了约37.8倍。相比2018年(约1.4万个)增长了约12.9倍,呈现爆发式增长。从每月新增借贷类应用软件数据看,第一季度最低约0.5万个,第三季度最高约11.3万个,第一季度到第三季度呈现增长趋势,然而第四季度出现大幅下降仅约
16、2.6万个。究其原因,我们注意到2019年10月,央行下发个人金融信息(数据)保护试行办法(初稿)征求意见(以下简称办法),重点涉及完善征信机制体制建设,将对金融机构与第三方之间征信业务活动等进一步作出明确规定,加大对违规采集、使用个人征信信息的惩处力度。这一办法对一些违法违规的借贷类应用软件得到有效治理,从而影响到第四季度的新增借贷类应用软件数量。随着金融借贷类应用软件快速增长,出现了大量仿冒金融借贷类的应用软件,这些仿冒的软件并无真实借贷业务,不仅骗取借贷人钱财,而且部分仿冒金融借贷类要求借贷人提交姓名、身份证照片、个人资产证明、银行账户、家庭住址等骗取用户隐私信息。2019年猎网平台发布
17、的网络诈骗趋势研究报告显示,金融诈骗是举报量最高的诈骗,高达3314例。其次为游戏诈骗举报量1927例,兼职诈骗1823例。从人均损失上看,人均损失最高的诈骗为博彩诈骗,人均损失高达73953元。其次为交友诈骗人均损失53351元;金融诈骗人均损失53265元,是人均损失第三高的诈骗类型。在对金融借贷软件诈骗骗术和接触渠道的研究方面,根据360金融反诈实验室联合360手机卫士发布的报告显示,放款前收费是金融诈骗团伙常用的骗术,金融诈骗常用的收费名目如下数据显示,借贷人接触仿冒金融借贷类应用软件渠道占比,电话(52.1%),短信(24.6%),微信(7.0%),搜索(5.6%),QQ(5.6%)
18、,网址(1.4%),其他(3.5%),有超过一半的受害者通过电话渠道接触仿冒的金融借贷类应用软件。通过对大量用户举报的金融借贷诈骗案例中发现,第三方分发平台是这些仿冒金融借贷类的应用软件的主要传播源,主要原因是这些第三方分发平台对于分发软件审核不严,造成了这些仿冒的应用软件大肆泛滥,下图所示是第三方分发平台分发的仿冒的金融借贷类应用软件:除了第三方分发平台,2019年我们研究发现仿冒金融借贷类应用软件的一个新分发渠道,其依靠服务器指令替换软件内容,应用市场中的软件介绍与实际运行内容不符,从而绕过应用市场审核, 应用市场成为仿冒金融借贷类应用软件的传播新渠道3。值得注意的是,在金融借贷诈骗的大量
19、举报案例中,一些诈骗分子通过假冒知名金融借贷类应用软件的形式实施诈骗,更容易骗取用户信任实施诈骗,大大提高了诈骗成功的可能,损害了正规金融借贷服务行业的形象。二、 针对移动流量产业攻击(一) 流量是企业商业模式的基因流量是互联网尤其是移动互联网商业模式的重中之重,流量的获取和分发是移动互联网最基本的入口,所有的业务和应用都架构在流量经济之上。企业变现的核心在于流量转化,基于流量转化的商业模式可以决定一个企业的成败。然而,流量转化离不开广告营销公司,它们能够通过广告投放帮助企业建立品牌形象,从而建立自己的产品或服务矩阵。一般而言,广告投放过程包含这样几个环节:第一步,广告主选择投放哪种广告,常见
20、的形式包括 SEM、DSP、信息流、开屏广告等;第二步,确认广告的付费形式,常见的广告付费形式有CPM、CPC、CPA、CPS为主要的结算方式,分别按照展示量、点击量、 转化量、销售额结算;第三步,跟踪广告的投放数据,常见的投放数据有展现量、点击量、点击率、消费、下载量、成功注册量等。一方面由于广告服务商在广告投放过程中存在各级代理,各种渠道流量获取的透明度不高;另一方面广告主一般会制定点击率、点击成本、互动率、转化成本等各种各样得指标,多方面因素催生了流量作弊黑灰产业。(二) 流量的评判性催生虚假流量企业在追求商业利益的背景下,不断强调“流量变现”“流量即王道”,流量的重要性在移动互联网中得
21、到了进一步的放大。比如购物网站中对商品的评价,文章的阅读量,视频的播放量都是依靠流量来判定产品、文章、视频的质量,流量的评判性成为消费者决策的重要依据。数据显示,2019年第三季度,全球超过四分之一(26%)的 Android系统应用软件内广告包含欺诈性质的虚假流量内容,其中在中国注册的应用软件内程序化广告的虚假流量率最高为334。流量的评判性催生虚假流量,不论是在电商、支付平台、还是O2O、自媒体、广告等行业,都有着它的身影。不同行业的流量作弊形式不同,移动端常见刷量方式已经被我们多次曝光,比如感染恶意软件实现刷量、脚本代替人模拟点击、篡改API执行结果以及破解SDK代码等等。(三) 移动广
22、告流量欺诈手段剖析2019年3月,Google发布的2018年Android安全报告显示,点击欺诈应用软件占PHA总安装率的54.95,如下图所示:2019年我们发现移动广告欺诈手段更加激进和复杂,采取多种手段规避检测,例如代码被大量混淆,使用自定义加密算法,伪装成流行的浏览器图标诱导点击,注册为前台服务保持活动状态,延长触发时间,检测Google沙箱IP,在打开最近的屏幕设置标题和图标不可见,以及仿冒知名应用进行嫁祸等多种手段。常见的移动广告欺诈主要有模拟点击、点击劫持、移动设备劫持、移动设备仿真和IP地址仿真等多种形式。模拟点击是使用受恶意软件感染的设备进行虚假访问和广告点击。欺诈者使用各
23、种技巧来绕过广告商的监测技术。经过特殊设计的恶意软件可以使用延迟触发和模拟人点击来更好地模拟真实的人类点击广告。通常,广告商是点击欺诈的主要受害者,但一些犯罪分子也会采用该技术来针对使用设备用户,这可能包括订阅付费服务。2019年10月,Ai.type键盘应用软件中发现可疑移动交易记录,在用户未知的情况下私自模拟点击行为,进行广告刷量和订阅付费服务操作6。该软件嵌入看似正常的SDK,但是包含了应用开发者可能不知道的行为和功能。该SDK功能将设备连接到广告分发平台,使用JavaScript下载广告并在未经用户同意的情况下执行自动点击操作。点击劫持是用户点击有意义或看上去真实的按钮、链接的地方,但
24、实际上,他们单击的是隐藏在网页上不可见元素中的链接。欺诈者必须在浏览器和移动操作系统开发方面保持技术领先,才能不断寻找隐藏元素而不被阻止或泄露的新方法。他们还使用精心设计的文字和图像来诱使用户单击页面的特定部分。欺诈者还利用点击可能会将其重定向到令人迷惑的网页载满广告的网站并向广告商索取收入,或是吸引或诱使他们进行付费服务订阅,或者他们可能只是使用不可见的链接来触发恶意软件下载。移动设备劫持是欺诈者将恶意软件植入手机。这可以包括伪装或加密应用软件中的代码,以使它们在进入正式的Google Play商店之前可以逃避安全检查。让看起来无辜的应用软件秘密下载并安装其他造成实际损害的应用软件。该恶意软
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