Android virtualization enables an app to create a virtual environment, in which other apps can run. Originally designed to overcome the limitations of mobile apps dimensions, malicious developers soon started exploiting this technique to design novel attacks. As a consequence, researchers proposed new defence mechanisms that enable apps to detect whether they are running in a virtual environment. In this paper, we propose Mascara, the first attack that exploits the virtualization technique in a new way, achieving the full feasibility against any Android app and proving the ineffectiveness of existing countermeasures. Mascara is executed by a malicious app, that looks like the add-on of the victim app. As for any other add-on, our malicious one can be installed as a standard Android app, but, after the installation, it launches Mascara against the victim app. The malicious add-on is generated by Mascarer, the framework we designed and developed to automate the whole process. Concerning Mascara, we evaluated its effectiveness against three popular apps (i.e., Telegram, Amazon Music and Alamo) and its capability to bypass existing mechanisms for virtual environments detection. We analyzed the efficiency of our attack by measuring the overhead introduced at runtime by the virtualization technique and the compilation time required by Mascarer to generate 100 malicious add-ons (i.e., less than 10 sec). Finally, we designed a robust approach that detects virtual environments by inspecting the fields values of ArtMethod data structures in the Android Runtime (ART) environment.


翻译:Android 虚拟化使一个应用程序能够创造一个虚拟环境,让其他应用程序可以运行。恶意开发者最初设计了一个应用程序,目的是为了克服移动应用程序的局限性。恶意开发者很快开始利用这一技术来设计新式袭击。因此,研究人员提出了新的防御机制,使应用程序能够检测它们是否在虚拟环境中运行。在本文中,我们提议了马斯卡拉,这是我们设计并开发的以新方式利用虚拟化技术的首个攻击,它针对任何安卓应用程序实现了完全的可行性,并证明现有应对措施是无效的。马斯卡拉是由一个恶意应用程序执行的,它看起来像是受害者应用程序的附加。关于任何其他添加软件,我们的恶意开发者很快开始利用这一技术来设计新的软件来设计新的软件来设计这些软件。我们用三个受欢迎的应用程序(例如,Telegram,亚马逊音乐和阿拉莫)及其在虚拟环境检测中绕过现有机制的能力。 至于虚拟环境检测,我们可以将我们的恶意软件安装程序安装成一个标准的机器人应用程序,但是,在安装之后,我们用Mascararaa 软件对受害者应用的虚拟环境进行了分析。我们用100个虚拟环境的节算方法来测量。我们用10 的虚拟搜索模型来测量了它的效率。我们用10 的模型来测量模型来测量了它。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
【阿里巴巴】 AI编译器,AI Compiler @ Alibaba,21页ppt
专知会员服务
44+阅读 · 2019年12月22日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ProxyDroid - 适用于黑客的Android应用程序
黑白之道
55+阅读 · 2019年3月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
微软发布Visual Studio Tools for AI
AI前线
4+阅读 · 2017年11月20日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Probabilistic Jacobian-based Saliency Maps Attacks
Arxiv
0+阅读 · 2020年12月10日
Video-to-Video Synthesis
Arxiv
9+阅读 · 2018年8月20日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
【阿里巴巴】 AI编译器,AI Compiler @ Alibaba,21页ppt
专知会员服务
44+阅读 · 2019年12月22日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ProxyDroid - 适用于黑客的Android应用程序
黑白之道
55+阅读 · 2019年3月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
微软发布Visual Studio Tools for AI
AI前线
4+阅读 · 2017年11月20日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员