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这个项目可以采集Spring应用启动过程数据,生成交互式分析报告(HTML),用于分析Spring应用启动卡点,支持Spring Bean异步初始化,减少优化Spring应用启动时间。 采集报告包括Spring Bean初始化详情信息,支持初始化耗时/beanName搜索、Spring Bean初始化时序图、方法调用次数及耗时统计(支持自定义方法)、应用未加载的jar包(帮助fatjar瘦身)及应用启动过程线程wall clock火焰图,帮助开发者快速分析定位应用启动卡点

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陕西省委常委、西安市委书记方红卫指出,西安正以产业化应用为突破口,以工业智能化为重点,以数据采集及分析利用为基础,加快推动人工智能与实体经济融合发展,进一步强化统筹、深化试点,搭建平台、引聚人才,做强基础、降本增效,扩大应用、拓展赋能,不断优化产业发展生态,在人工智能产业新赛道上奋勇争先,加快塑造新动能新优势。(西安发布)

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Google Play 应用中存在恶意软件 SDK

Google Play 应用中存在恶意软件 SDK 第一个引起我们怀疑的应用程序是阿联酋和印度尼西亚的一款食品配送应用程序,名为中文名 :拜托拜托 “ComeCome”(APKcom.bintiger.mall.android),研究时该应用程序已在Google Play上架,下载量超过10,000次。 Application 子类中的 onCreate 方法(应用程序的入口点之一)在版本 2.0.0 中被重写(f99252b23f42b9b054b7233930532fcd)。此方法初始化名为“Spark”的 SDK 组件。它最初是经过混淆的,因此我们在分析之前对其进行了静态反混淆。 除了 KeywordsProcessor,该恶意软件还包含另外两个处理器:DictProcessor 和 WordNumProcessor。前者使用资产中 rapp.binary 内解密存储的本地化词典过滤图像,后者按长度过滤单词。每个进程的 letterMin 和 letterMax 参数定义允许的单词长度范围。对于 DictProcessor,wordlistMatchMin 设置图像中字典单词匹配的最小阈值。对于 WordNumProcessor,wordMin 和 wordMax 定义识别单词总数的可接受范围。注册受感染设备的请求响应中的 rs 字段控制将使用哪个处理器。 符合搜索条件的图像分三步从设备下载。首先,将包含图像 MD5 哈希的请求发送到 C2 上的 /api/e/img/uploadedCheck。接下来,将图像上传到亚马逊的云存储或“rust”服务器上的 file@/api/res/send。之后,将图像链接上传到 C2 上的 /api/e/img/rekognition。因此,从软件包名称 com.spark.stat 可以看出,专为分析而设计的 SDK 实际上是选择性窃取图库内容的恶意软件。 我们问自己,攻击者在寻找什么样的图像。为了找到答案,我们从 C2 服务器请求了一系列关键字,以便进行基于 OCR 的搜索。在每种情况下,我们都会收到中文、日语、韩语、英语、捷克语、法语、意大利语、波兰语和葡萄牙语的单词。这些词都表明攻击者是出于经济动机,专门针对恢复短语(也称为“助记符”),这些短语可用于重新获得对加密货币钱包的访问权限! 不幸的是,ComeCome 并不是我们发现的唯一一款嵌入恶意内容的应用程序。我们还发现了许多其他不相关的应用程序,涉及各种主题。截至撰写本文时,这些应用程序的安装次数总计超过 242,000 次,其中一些应用程序仍可在 Google Play 上访问。完整清单可在“入侵指标”部分找到。我们提醒 Google 其商店中存在受感染的应用程序。 此外,我们的遥测显示,恶意应用程序也通过非官方渠道传播。 不同应用的 SDK 功能可能略有不同。ComeCome 中的恶意软件仅在用户打开支持聊天时请求权限,而在其他一些情况下,启动核心功能会充当触发器

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随后的调查发现,App Store 中的恶意应用程序感染了包含相同木马的框架。例如,iOS 版 ComeCome 的感染方式与 Android 版相同。这是首次在 Apple 官方应用市场中发现感染 OCR 间谍软件的应用程序。 App Store 应用中的恶意框架 我们在 App Store 中检测到一系列嵌入恶意框架的应用程序。我们无法确定感染是供应链攻击的结果还是开发人员的蓄意行为。其中一些应用程序(例如送餐服务)似乎是合法的,而其他一些应用程序显然是为了引诱受害者而构建的。例如,我们看到了同一开发人员开发的几款类似的具有 AI 功能的“消息应用程序”: 除了恶意框架本身之外,一些受感染的应用程序在根文件夹中还包含一个modify_gzip.rb脚本。开发人员显然使用它来将框架嵌入到应用程序中: 该框架本身是用 Objective-C 编写的,并使用HikariLLVM进行混淆。在我们检测到的应用程序中,它有以下三个名称之一: 压缩; 谷歌应用程序开发工具包; 统计。 与 Android 版本一样,iOS 恶意软件也使用了ML Kit接口,该接口可以访问经过训练的 Google OCR 模型来识别文本,以及实现自定义 C2 通信协议的 Rust 库。但是,在这种情况下,它直接嵌入到恶意可执行文件中。与 Android 版本不同,iOS 框架保留了调试符号,这使我们能够识别出几个独特的细节: 这些行显示了框架创建者设备上存储项目的路径,包括用户名: /Users/qiongwu/:项目作者的主目录 /Users/quiwengjing/:Rust 库创建者的主目录 C2-rust 通信模块名为im_net_sys。除了客户端之外,它还包含攻击者服务器可能用来与受害者通信的代码。 该项目的原始名称是GZIP。 该框架包含多个恶意类。以下是特别值得关注的: MMMaker:下载配置并收集有关设备的信息。 ApiMgr:发送设备数据。 PhotoMgr:在设备上搜索包含关键字的照片并将其上传到服务器。 MMCore:存储有关 C2 会话的信息。 MMLocationMgr:收集设备的当前位置。在我们的测试期间,它没有发送任何数据,因此此类的确切用途尚不清楚。 某些类(例如MMMaker)可能在框架的早期版本中缺失或使用不同的名称,但这并没有改变恶意软件的核心功能。 混淆大大增加了样本的静态分析的复杂性,因为字符串是加密的,程序的控制流也被模糊了。为了快速解密感兴趣的字符串,我们选择了动态分析。我们在 Frida 下运行该应用程序,并捕获了存储这些字符串的_data部分的转储。引起我们注意的是,应用程序的 bundleID 位于解密数据之中 我们的结论如下: 该木马的行为会根据其运行的应用程序而有所不同。 可能被感染的应用程序比我们原先想象的要多。 在调查期间,与这些 ID 关联的部分应用已从 App Store 中移除,而其他一些应用仍然存在且包含恶意代码。列表中的部分 ID 指的是调查期间不包含恶意框架的应用: com.kh-super.ios.superapp com.unicornsoft.unicornhttpsforios 与 Android 专用版本一样,该木马实现了三种 OCR 输出过滤模式:关键字、词长和以加密形式存储在框架内部的“wordlists”文件夹中的本地化词典。遗憾的是,我们无法确定该恶意软件是否确实使用了最后一种方法。我们分析的所有样本均未包含词典链接或在运行时访问过这些词典。 发送包含关键字的选定照片是恶意框架运行的关键步骤。与 Android 应用程序类似,该木马仅在启动负责显示支持聊天的视图控制器时请求访问图库的权限。在初始化阶段,该木马根据其运行的应用程序,用自己的包装器替换相关控制器中的viewDidLoad或viewWillAppear方法,并调用方法+[PhotoMgr startTask:]。然后后者检查应用程序是否有权访问图库,并在需要时请求访问。接下来,如果获得访问权限,PhotoMgr会在可用且未处理过的照片中搜索符合发送条件的照片。 我们认为,此次攻击活动至少针对的是欧洲和亚洲的 Android 和 iOS 用户,如下所示: 所使用的关键词是欧洲和亚洲国家居民的各种母语。 资产内的词典以与关键字相同的方式本地化。 一些应用程序似乎在多个国家运营。一些送餐应用程序支持使用阿联酋、哈萨克斯坦、中国、印度尼西亚、津巴布韦和其他国家的电话号码进行注册。 我们怀疑除欧洲和亚洲之外的其他地区的移动用户也可能成为此次恶意活动的目标。 我们开始调查的第一个恶意模块名为“Spark”。当我们分析 iOS 专用木马时,恶意框架本身的捆绑包 ID“bigCat.GZIPApp”引起了我们的注意。因此得名“SparkCat”。以下是此恶意软件的一些特征: 跨平台兼容性; 使用在移动应用中很少见的 Rust 编程语言; 官方应用市场作为传播载体; 隐秘性,C2 域经常模仿合法服务和伪装成系统包的恶意框架; 混淆,阻碍分析和检测。 结论 不幸的是,尽管官方市场进行了严格审查,并且人们普遍意识到了基于 OCR 的加密钱包盗窃骗局,但受感染的应用程序仍然进入了 Google Play 和 App Store。这种木马特别危险的原因在于,没有迹象表明应用程序中隐藏了恶意植入物。它请求的权限可能看起来像是其核心功能所需的权限,或者乍一看似乎无害。该恶意软件的运行也相当隐秘。这个案例再次打破了 iOS 在某种程度上不受针对 Android 的恶意应用程序威胁影响的神话。以下是一些可以帮助您避免成为此恶意软件受害者的提示: 如果您的设备上安装了受感染的应用程序,请将其删除,并且避免重新安装,直到修复程序发布为止。 避免将包含敏感信息的截图(例如加密钱包恢复短语)存储在图库中。您可以将密码、机密文件和其他敏感信息存储在特殊应用中。 在所有设备上使用强大的安全产品。 我们的安全产品在检测到与此活动相关的恶意软件时返回以下结论: HEUR:Trojan.IphoneOS.SparkCat.* HEUR:Trojan.AndroidOS.SparkCat.*

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该框架包含多个恶意类。以下是特别值得关注的: MMMaker:下载配置并收集有关设备的信息。 ApiMgr:发送设备数据。 PhotoMgr:在设备上搜索包含关键字的照片并将其上传到服务器。 MMCore:存储有关 C2 会话的信息。 MMLocationMgr:收集设备的当前位置。在我们的测试期间,它没有发送任何数据,因此此类的确切用途尚不清楚。 某些类(例如MMMaker)可能在框架的早期版本中缺失或使用不同的名称,但这并没有改变恶意软件的核心功能。 混淆大大增加了样本的静态分析的复杂性,因为字符串是加密的,程序的控制流也被模糊了。为了快速解密感兴趣的字符串,我们选择了动态分析。我们在 Frida 下运行该应用程序,并捕获了存储这些字符串的_data部分的转储。引起我们注意的是,应用程序的 bundleID 位于解密数据之中 我们的结论如下: 该木马的行为会根据其运行的应用程序而有所不同。 可能被感染的应用程序比我们原先想象的要多。 在调查期间,与这些 ID 关联的部分应用已从 App Store 中移除,而其他一些应用仍然存在且包含恶意代码。列表中的部分 ID 指的是调查期间不包含恶意框架的应用: com.kh-super.ios.superapp com.unicornsoft.unicornhttpsforios 与 Android 专用版本一样,该木马实现了三种 OCR 输出过滤模式:关键字、词长和以加密形式存储在框架内部的“wordlists”文件夹中的本地化词典。遗憾的是,我们无法确定该恶意软件是否确实使用了最后一种方法。我们分析的所有样本均未包含词典链接或在运行时访问过这些词典。 发送包含关键字的选定照片是恶意框架运行的关键步骤。与 Android 应用程序类似,该木马仅在启动负责显示支持聊天的视图控制器时请求访问图库的权限。在初始化阶段,该木马根据其运行的应用程序,用自己的包装器替换相关控制器中的viewDidLoad或viewWillAppear方法,并调用方法+[PhotoMgr startTask:]。然后后者检查应用程序是否有权访问图库,并在需要时请求访问。接下来,如果获得访问权限,PhotoMgr会在可用且未处理过的照片中搜索符合发送条件的照片。 我们认为,此次攻击活动至少针对的是欧洲和亚洲的 Android 和 iOS 用户,如下所示: 所使用的关键词是欧洲和亚洲国家居民的各种母语。 资产内的词典以与关键字相同的方式本地化。 一些应用程序似乎在多个国家运营。一些送餐应用程序支持使用阿联酋、哈萨克斯坦、中国、印度尼西亚、津巴布韦和其他国家的电话号码进行注册。 我们怀疑除欧洲和亚洲之外的其他地区的移动用户也可能成为此次恶意活动的目标。 我们开始调查的第一个恶意模块名为“Spark”。当我们分析 iOS 专用木马时,恶意框架本身的捆绑包 ID“bigCat.GZIPApp”引起了我们的注意。因此得名“SparkCat”。以下是此恶意软件的一些特征: 跨平台兼容性; 使用在移动应用中很少见的 Rust 编程语言; 官方应用市场作为传播载体; 隐秘性,C2 域经常模仿合法服务和伪装成系统包的恶意框架; 混淆,阻碍分析和检测。 结论 不幸的是,尽管官方市场进行了严格审查,并且人们普遍意识到了基于 OCR 的加密钱包盗窃骗局,但受感染的应用程序仍然进入了 Google Play 和 App Store。这种木马特别危险的原因在于,没有迹象表明应用程序中隐藏了恶意植入物。它请求的权限可能看起来像是其核心功能所需的权限,或者乍一看似乎无害。该恶意软件的运行也相当隐秘。这个案例再次打破了 iOS 在某种程度上不受针对 Android 的恶意应用程序威胁影响的神话。以下是一些可以帮助您避免成为此恶意软件受害者的提示: 如果您的设备上安装了受感染的应用程序,请将其删除,并且避免重新安装,直到修复程序发布为止。 避免将包含敏感信息的截图(例如加密钱包恢复短语)存储在图库中。您可以将密码、机密文件和其他敏感信息存储在特殊应用中。 在所有设备上使用强大的安全产品。 我们的安全产品在检测到与此活动相关的恶意软件时返回以下结论: HEUR:Trojan.IphoneOS.SparkCat.* HEUR:Trojan.AndroidOS.SparkCat.*

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