Как мы понимаем, что APK безопасен?

Как мы понимаем, что APK безопасен?
11.08.2026 Кейсы

Современные вредоносные APK всё чаще мимикрируют под обычные приложения, и лишь детальный комплексный анализ с помощью ИИ способен выявить вредоносную составляющую, скрытую зачастую с помощью технологий обфускации. Как с этим справляется Рекрипториум?

ИИ-классификатор Рекрипториума работает полностью статически — без запуска приложения. Он извлекает код из всех DEX-файлов, строит граф вызовов между методами, анализирует последовательности API-вызовов и ошибки парсинга структуры APK, а также анализирует DEX обученным нами трансформером.

Разберёмся подробнее о том, что скрывают упакованные APK, почему традиционные методы классификации плохо работают и за счёт чего наша модель ИИ показывает хорошие результаты.

Что внутри APK

  • APK (Android Package) — это ZIP-архив, содержащий:

  • DEX-файлы (Dalvik Executable) — скомпилированный байт-код приложения, исполняемый в среде Android Runtime. Вредоносная логика сосредоточена именно здесь.

  • AndroidManifest.xml — декларация компонентов, разрешений, intent-фильтров.

  • Ресурсы и assets — изображения, строки, дополнительные файлы.

  • Сертификат разработчика — используется для проверки подлинности.

Современные вредоносные APK часто прибегают к упаковке (packing) и обфускации: реальный код скрыт внутри обфусцированных DEX или загружается динамически, а первый classes.dex содержит лишь пустую заглушку.

Что видят обычные антивирусные средства

Традиционные антивирусные решения опираются преимущественно на:

  • Сигнатуры — хеш-суммы файлов или их фрагментов, другие отличительные признаки. «Ломаются» при изменении байтов.

  • Простые эвристики — проверка разрешений (например, SEND_SMS + INTERNET), наличие подозрительных строк, анализ манифеста.

  • Поверхностный статический анализ — часто ограничивается первым DEX и не заглядывает внутрь упакованных или многодексовых приложений.

  • Динамический анализ (песочницы) — ресурсоёмок, может быть обнаружен вредоносным ПО, которое «засыпает» при обнаружении работы в изолированной среде.

В результате упаковка или незначительная модификация кода легко обходят такие механизмы обнаружения.

Что анализирует Рекрипториум

ИИ-классификатор Рекрипториума работает полностью статически, не требуя запуска приложения в изолированной среде (песочнице), и
при этом:

  1. Извлекает код из всех DEX-файлов (включая classes2.dex, classes3.dex и пр. скрытые внутри ресурсов), что позволяет «увидеть» вредоносную нагрузку даже в упакованных и обфусцированных образцах

  2. Строит полный граф вызовов (Call Graph) между всеми внутренними методами, что даёт структурированное представление логики приложения. Большинство антивирусных решений обычно не оперируют графовыми моделями.

  3. Анализирует последовательности API-вызовов на уровне семейств пакетов, выявляя характерные паттерны поведения без эвристических правил.

  4. Собирает информацию об ошибках парсинга (invalid strings, ошибки манифеста), которые часто коррелируют с обфускацией или намеренным повреждением структуры APK — сигнал, игнорируемый классическими сканерами.

  5. Использует представление сырых байтов DEX в виде hex-строки, подаваемой на в обученный нами трансформер, позволяющий анализировать непосредственно код приложения.

Итог: почему наш ИИ показывает высокие результаты

Глубина анализа: мы не ограничиваемся первым DEX или манифестом, а восстанавливаем всю доступную кодовую базу.

Устойчивость к упаковке: использование полного графа вызовов, трансформера и
признаков ошибок позволяет детектировать образцы, которые для традиционных средств выглядят «пустыми».

Обучаемые представления: вместо жёстких эвристик модель сама находит разделяющие паттерны, адаптируясь к эволюции угроз

Экспериментальное подтверждение: на отложенной выборке достигнуты высокие метрики при оптимальном пороге классификации. Высокий 
AUC (0.99) свидетельствует об отличной разделимости классов даже без тонкой настройки
порога.

Наша система превосходит традиционные классификаторы по устойчивости к обфускации и упаковке, а также по способности извлекать семантически богатые признаки.

Больше публикаций
Новости
22.09.2026

Интеграция платформы Рекрипториум с HoneyCorn

Интеграция системы Honeypot & Deception HoneyCorn с ИИ-платформой для анализа файлов Рекрипториум превращает систему обнаружения угроз в полноценный автоматизированный комплекс по перехвату, анализу и классификации вредоносного ПО.

Подробнее
Новости
15.09.2026

«Рекрипт» открыл исследовательскую лабораторию в кампусе КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана

Компания «Рекрипт» заключила соглашение о сотрудничестве с Калужским филиалом МГТУ им. Н.Э. Баумана для создания исследовательской лаборатории на территории кампуса университета.

Подробнее
AI Research • Threat Detection • Reverse Engineering • Malware Analysis • NLP • Enterprise Systems • SmartApps • File Analysis AI Research • Threat Detection • Reverse Engineering • Malware Analysis • NLP • Enterprise Systems • SmartApps • File Analysis AI Research • Threat Detection • Reverse Engineering • Malware Analysis • NLP • Enterprise Systems • SmartApps • File Analysis