移动威胁情报平台（Mobile Threat Intelligence Platform, MTIP）

使用场景

我们是从事移动应用App的安全分析及威胁情报的，拟建设移动威胁情报平台。日常收到最多的攻击类型如下：

• 案例1：某类移动应用App，遭遇到了破解和重打包，并且植入了去广告的代码，并且绕过了签名认证。
• 案例2：某类移动游戏App，遭遇到了破解，被篡改了内存数据实现了一些外挂的功能。

这两类案例该用哪种语言描述，该如何描述，以及如何构建这样的威胁情报系统？

YARA 规则管理 恶意 APK 样本存储

判定某个新的黑灰产App样本的攻击链路（攻击手法组合）属于已有模型还是新的？

新的问题来了： 假如遇到了一个新的黑灰产App样本，该如何确定它的攻击链路呢？是咱们已经建模的还是新的？该如何分析确定？可以自动化结合人工。

攻击描述

在描述移动应用威胁情报方面，有以下几种常见和主流的语言、标准或框架，它们在不同维度提供了结构化的表达方式，用于建模、交换或分析威胁：

推荐的组合语言框架：

拟采用Mobile ATT&CK（ATT&CK for Mobile）或STIX 2.1。

1. JSON 格式（ATT&CK 技术路径结构）

用于建模、索引、前端展示、机器分析。

✅ 案例1：App 被重打包 + 去广告 + 签名绕过

{
  "threat_case_id": "mobile-app-tampering-001",
  "title": "App被破解、重打包并去广告",
  "platform": "Android",
  "tactics_techniques": [
    {
      "tactic": "Initial Access",
      "technique": {
        "id": "T1409",
        "name": "Repackaged Application"
      }
    },
    {
      "tactic": "Defense Evasion",
      "technique": {
        "id": "T1406",
        "name": "Code Injection and Modification"
      }
    },
    {
      "tactic": "Defense Evasion",
      "technique": {
        "id": "T1410",
        "name": "Signature Verification Bypass"
      }
    }
  ],
  "tags": ["apk_tamper", "ad_removal", "repackaging"],
  "description": "攻击者对合法 App 进行解包、去广告注入逻辑、绕过签名校验后重新打包发布。"
}

1. YAML 格式（适合配置文件 / 规则引擎）

yaml复制编辑id: mobile-app-tampering-001
title: App重打包 + 去广告
platform: Android
tactics_techniques:
  - tactic: Initial Access
    technique_id: T1409
    technique: Repackaged Application
  - tactic: Defense Evasion
    technique_id: T1406
    technique: Code Injection and Modification
  - tactic: Defense Evasion
    technique_id: T1410
    technique: Signature Verification Bypass
tags:
  - ad_removal
  - tamper
  - signature_bypass
description: >
  攻击者对合法 App 进行去广告处理、签名校验绕过和重打包，
  在第三方市场重新发布，用户被误导下载篡改版本。

1. STIX Lite（只建 ATT&CK 关联的部分）

如果不想用全 STIX 2.1 的复杂结构，可以只构建轻量级 STIX-Like 的 JSON 结构，参考如下：

{
  "type": "intrusion-set",
  "id": "intrusion-set--repackaged-android-app",
  "name": "Tampered Android App Campaign",
  "techniques": [
    { "id": "T1409", "name": "Repackaged Application" },
    { "id": "T1406", "name": "Code Injection or Modification" },
    { "id": "T1410", "name": "Signature Verification Bypass" }
  ],
  "target_platform": "Android"
}

总结对比

检测规则

案例1：App 被重打包 + 植入去广告代码 + 绕过签名认证

🔍 检测目标：

• 重打包 APK 的典型特征（META-INF 中签名缺失或非原厂）
• 植入广告屏蔽代码，如拦截 AdView 类或空实现广告 SDK 接口
• 存在签名校验绕过方法，如 SignatureChecker::checkSignature 被注释或始终返回 true

🧾 YARA 规则模板

rule Repackaged_App_RemoveAds_SignatureBypass
{
    meta:
        description = "APK 被重打包，去广告且绕过签名认证的恶意行为"
        author = "ChatGPT"
        reference = "Case1"
        severity = "high"
        malware_family = "Repacked-Cheat-AdBlock"

    strings:
        // 重打包可能删除 META-INF 目录
        $meta_inf = "META-INF/CERT.RSA" ascii
        // 广告类或包名常见特征
        $adsdk1 = "com/google/ads/AdView" ascii
        $adsdk2 = "com/facebook/ads" ascii
        $adsdk3 = "admob" ascii
        // 签名绕过典型代码
        $sigcheck1 = "checkSignature" ascii
        $sigcheck2 = "return true;" ascii

    condition:
        // META-INF 缺失 + 广告类存在 + 签名校验代码被绕过
        (not $meta_inf) and 1 of ($adsdk*) and all of ($sigcheck*)
}

✅ 案例2：游戏 App 被破解 + 内存篡改实现外挂功能

🔍 检测目标：

• 使用 Frida, Xposed 类、或加载外部 so/dex
• 使用内存篡改/inline hook 常用技术（libsubstrate, AndHook, MemoryPatch 等）
• 动态加载 DexClassLoader, System.loadLibrary 等
• 常见外挂方法如 hookOnCreate, getHealth, getGold

🧾 YARA 规则模板

yara复制编辑rule GameCrack_MemoryPatch_Hooking
{
    meta:
        description = "游戏 App 被破解，存在外挂内存篡改行为"
        author = "ChatGPT"
        reference = "Case2"
        severity = "critical"
        malware_family = "GameHack-Patcher"

    strings:
        $frida = "frida" ascii
        $xposed = "de/robv/android/xposed" ascii
        $substrate = "libsubstrate.so" ascii
        $andhook = "libandhook.so" ascii
        $memorypatch = "MemoryPatch" ascii
        $loader1 = "DexClassLoader" ascii
        $loader2 = "System.loadLibrary" ascii
        $hook1 = "hookOnCreate" ascii
        $hook2 = "getHealth" ascii
        $hook3 = "getGold" ascii

    condition:
        2 of ($frida, $xposed, $substrate, $andhook, $memorypatch)
        and
        1 of ($loader*)
        and
        any of ($hook*)
}

✅ IOC 检测规则（可单独或结合使用）

你还可以写一个通用 YARA IOC 检测规则，用于 IP、域名、URL：

yara复制编辑rule IOC_Sample_MobileApp
{
    meta:
        description = "IOC 命中（通信地址）"
        author = "ChatGPT"
        ioc_type = "IP/Domain"

    strings:
        $ip1 = "45.67.89.123"
        $domain1 = "evil.example.com"
        $url1 = "http://malicious.download.cn/payload.dex"

    condition:
        any of them
}

⚠️ 当然，IOC 信息建议来自你的威胁情报数据库（或你的平台收集的内容）动态生成并同步。

IOC

IOC库应包含的关键维度：

自动化检测和提取手段：

自动化分析

判定某个新的黑灰产App样本的攻击链路（攻击手法组合）属于已有模型还是新的？

一、攻击链路判定的整体流程

总体框架：“静态 + 动态 +行为 + 特征 + ATT&CK 匹配 + 聚类”

二、自动化分析与人工结合的方式

✅ 第一步：特征归一化（Feature Normalization）

提取一份 APK 样本的特征向量：

{
  "uses_permission": ["READ_SMS", "RECEIVE_BOOT_COMPLETED"],
  "suspicious_api": ["System.loadLibrary", "DexClassLoader", "exec"],
  "embedded_sdk": ["admob", "klink"],
  "code_modification": true,
  "signature_bypass": true,
  "yara_hits": ["repackaged_detect", "ad_removed"],
  "dynamic_behavior": ["command_execution", "file_drop"],
  "attck_techniques": ["T1409", "T1406", "T1410"]
}

✅ 第二步：攻击链建模比对

已有攻击链模型（来自 attack_templates）定义：

{
  "template_id": "mobile-app-tampering-001",
  "techniques": ["T1409", "T1406", "T1410"]
}

比对方法（推荐）：

• ✅ 若新样本的 attck_techniques ⊆ 模型 techniques，则归为该攻击链。
• ✅ 可引入Jaccard 相似度评估技术重合度。

similarity = len(intersection) / len(union)

若相似度 > 0.8（可配置），认为是已有模型；否则，人工复核或自动打标为新模板。

🤝 三、人工复核 / 智能聚类建议

对于“未命中”的样本：

• 🔍 系统提示：与现有攻击链的相似度前3名；
• 🔍 人工判定是否归类到已有模型，或新建模板；
• ✨ 系统建议新模板的标题 + 技术组合（基于频次）：

{
  "suggested_title": "敏感权限滥用 + 签名绕过",
  "suggested_techniques": ["T1412", "T1410", "T1406"]
}

系统构建

1. 数据采集层

• 收集 APK 样本、用户举报、下载站信息
• 抓取用户使用中崩溃/异常上报
• 自动化逆向、解包分析

2. 检测引擎层

• 静态检测：YARA + APK结构分析
• 动态检测：模拟器/设备运行行为分析 + Hook/Trace 监测
• CVE/CWE 检测模块（如检测是否调用未加固签名验证函数）

3. 情报建模层

• 使用 STIX 格式建模攻击事件（攻击者、技术、恶意行为、样本、指标等）
• 映射 ATT&CK Mobile 技术用于攻击链重构
• 存储情报为 JSON / STIX Bundle，可导出或共享

4. 情报查询与共享层

• 提供查询接口：根据 hash、APP 名、攻击类型检索历史攻击事件
• 支持导出 STIX 情报或 OpenIOC / YARA 规则

核心模块组成图：

                +------------------------+
                |   样本接入中心         |
                | APK/Dex/IPK/行为日志等 |
                +----------+-------------+
                           |
                           v
                +------------------------+
                |  自动化样本分析引擎     |
                | 静态 + 动态 + YARA检测 |
                +----------+-------------+
                           |
        +------------------+-------------------+
        |                  |                   |
        v                  v                   v
+---------------+  +----------------+   +-----------------+
|   IOC提取模块 |  | YARA规则匹配引擎 |  | 攻击链TTP识别模块 |
+---------------+  +----------------+   +-----------------+
        |                  |                   |
        +--------+---------+---------+---------+
                 |                   |
                 v                   v
        +----------------+   +----------------+
        |    IOC库       |   | ATT&CK映射库   |
        +----------------+   +----------------+
                           ↘ 可联动样本家族归因
                             和统计分析模块

每个模块职责说明

##

系统设计 Prompt

系统设计 Prompt：Mobile Threat Intelligence Platform（MTIP）

请设计一个完整的 移动威胁情报平台（Mobile Threat Intelligence Platform，简称 MTIP），用于对移动恶意软件、灰产 App 进行样本分析、威胁情报建模与关联、IOC 管理、检测规则管理、可视化呈现等。该平台应支持自动化分析与人工协同，面向 Android 生态。

平台应包括以下模块并标明逻辑关系：
一、样本管理模块
上传 Android APK 样本（支持手动上传和 API 接入）

提取基础信息（包名、签名、哈希、时间戳）

标签与分类（恶意/灰产/正常、家族名等）

存储样本文件并支持下载

二、静态分析模块
APK 解包、DEX 分析、资源提取

签名校验与篡改检测

YARA 扫描（扫描恶意代码片段）

权限与行为声明提取

提取 IOC（域名/IP/URL/hash）

三、动态行为分析模块
使用沙箱或模拟器运行分析

Hook API、跟踪行为（Frida/Xposed等）

捕捉运行时敏感行为（网络连接、文件操作、后门命令等）

动态提取 IOC（流量中的域名/IP/文件）

四、IOC 情报库
支持添加与存储如下 IOC 类型：

哈希（MD5/SHA1/SHA256）

IP、域名、URL

证书签名、公钥指纹

恶意行为模式描述

支持 IOC 标签、来源标记、置信度标注

提供查询接口、展示频率与趋势图

五、YARA 规则管理模块
创建、编辑、分类管理 YARA 规则

针对样本自动应用规则

命中规则生成 IOC

规则按恶意家族或行为模式组织

六、攻击技术库（TTP）
基于 MITRE ATT&CK for Mobile 框架建模

支持 T1409（重打包）、T1406（内存篡改）等技术编号

每个技术可关联样本、IOC、YARA 规则

可视化 TTP 链路展示

七、情报关联与分析模块
自动构建 样本 ↔ IOC ↔ 技术 ↔ 家族 的关联关系图谱

支持通过某一个 IOC 反查所有关联样本与攻击链

支持相似样本聚类

八、检测与告警系统
新样本检测是否命中已知规则/IOC/TTP

提供实时告警机制

支持规则命中统计、频率追踪、威胁趋势图

九、用户门户与分析界面
总览面板（检测趋势、威胁排行、最新样本）

样本分析详情页（静态+动态行为）

IOC 检索页面

攻击技术库浏览器

可视化图谱界面（样本-技术-IOC）

十、系统接口与权限管理
提供 RESTful API（上传样本、查询IOC、拉取检测结果等）

用户角色管理（管理员/分析员/只读）

日志审计

十一、附加模块（可选）
外部威胁源对接（MISP、VirusTotal、AbuseIPDB等）

AI 行为分类器（恶意 vs 正常）

报告自动生成（支持 PDF、Markdown）

家族识别与命名统一模块

十二、网络情报采集模块（新增）
爬取网络、论坛、暗网、社媒中涉及移动恶意软件和攻击者活动的信息

自动提取并结构化 IOC、TTP、黑灰产 App 名单等情报

支持自定义爬取规则、定时任务与关键字匹配

可与 IOC 库、样本库、TTP 技术库做自动关联

十三、App 舆情监测模块（新增）
针对上传样本的包名/名称，实时监测社交媒体、论坛、新闻源等平台的舆情信息

可输出攻击热度曲线、潜在风险提示、攻击话题关键词云

与样本分析信息形成报告对照，辅助判断 App 是否为热点攻击目标