一、概要

近期，腾讯安全反诈骗实验室自研的TRP-AI反病毒引擎捕获到儿童游戏-宝宝**、儿童游戏-宝宝**、儿童游戏-公主** 等“儿童游戏”系列应用在用户设备上有流量异常行为，且存在频繁动态加载dex文件、执行命令、私自提权等可疑操作。安全研究人员通过深入跟踪和分析，发现这类应用表面上是儿童益智类的小游戏，在国内大部分应用市场都有上架，运行后应用界面也没有广告，看起来很“良心”，但实际上，这些应用可以通过云端控制下发恶意插件，在背地里做着用户无法感知的恶意行为：加载恶意广告插件，通过将广告展示界面设置为不可见，进行广告盗刷行为，疯狂消耗用户流量；动态加载恶意ROOT子包，获取手机ROOT权限，替换系统文件，将恶意的ELF文件植入用户手机。

安全人员将这一系列木马应用称为“BlackBaby”木马家族，且“BlackBaby”木马植入的恶意ELF文件模块可以脱离母体独立运行，长期潜伏用户手机，且开机自启动，在后台静默推送恶意色情、扣费软件，对用户造成严重滋扰。

腾讯安全专家分析发现“BlackBaby”系列木马为了绕过查杀、提升了与杀软对抗的能力，使用了很多病毒逃逸技术，主要包括：

使用代码分离技术将代码拆分为多个dex子包，分阶段自云端下载并动态加载，用以绕过了杀软的安装包检测，且便于其他应用集成；

使用了强混淆技术，自定义的字符串变形加密等手段，对抗静态代码检测；

云端控制下发逻辑，躲避杀软的蜜罐检测；

“BlackBaby”系列木马涉及一百多款儿童游戏应用，累计影响用户数达百万，其中影响用户较大的应用有：

腾讯安全反诈骗实验室自研的TRP-AI反病毒引擎基于应用的行为进行深度学习，能有效探测应用的可疑操作，很好的应对上述病毒应用采用的逃逸技术，目前已经率先支持查杀该木马家族。

二、病毒详细分析

我们以 儿童拼图**拼图 样本为例，对“BlackBaby”木马的作恶行为进行详细分析。

2.1 病毒执行流程

2.2  详细流程分析

应用启动时调起fmsd插件的InitSDK方法，会首先连接云端服务器获取配置信息；

云端返回的配置信息，其中子包主要有两个，分别为fmsd_sdk.jar 和 fmsd_sdk_standard.jar，并设置了子包在各渠道上是否下发；

根据云端返回的结果和自身的渠道信息，决定是否下载恶意子包fmsd_sdk.jar 和 fmsd_sdk_standard.jar

A、fmsd_sdk.jar子包设置隐藏广告界面，针对不同的广告平台，进行刷广告行为，消耗用户流量

1）、反射调用*** mobad的API接口进行刷广告

2）、反射调用g***的API接口进行刷广告

3）、使用自定义的webView加载广告url来刷德业广告

伪造请求，获取广告链接

广告提供商返回的广告信息

解析返回的广告信息，使用自定义的webView加载广告

4）、动态抓包获取的广告流量

B、 fmsd_sdk_standard.jar子包静默Root用户手机、植入恶意elf模块

1）  Dex子包 fmsd_sdk_standard.jar 会从服务器 http://bnzx.*****61819 下载加密文件，并解密释放在应用的.um_ass目录，释放的文件libumeng.so是一个so文件，子包通过System.load() 加载so文件，并调用它的load_native()方法；

So文件libumeng.so会下载dex子包opa_link.jar ，通过JNI调用DexClassLoader将其动态加载，并将获得的ClassLoader返回给Java层；Java层再通过得到的ClassLoader加载目标类并调用其方法；

2）  opa_link.jar 恶意子包被调用后会链接服务器，上传设备相关信息，获取服务器返回的Root子包的相关数据

加密传输的网络请求

解密后的网络请求，我们可以清楚的看到，恶意子包将设备的恶意子包的版本信息、用户应用安装列表、运行包名、运行信息、以及（imei、imsi、osver、mac等）设备信息上传到服务器端；

解密后的服务器返回数据，包含一些配置信息和root模块的下载url、入口类名、函数名等信息。

解析服务器返回的数据，获取Root模块的url、入口类名、函数名等信息

下载root子包，以md5+.jar重命名文件解密释放到应用的.lib/2001目录

根据下发的配置信息，加载并调起Root子包

3）  Root子包被加载调用后，会联网下载Root方案，对用户设备进行root

子包Root成功后，会链接云端服务器，下载、植入病毒相关的脚本和恶意elf文件到设备的系统目录，并进行长期潜伏。其中主要的恶意文件包括但不限于以下文件：

被植入恶意elf文件模块在后台运行，连接服务器，下载并静默安装恶意推广应用。恶意推广应用启动后，并以插屏、循环轮播的方式频繁弹出广告，严重影响用户手机正常使用。

三、病毒C2C相关信息和逃逸手段

C2C信息

病毒隐匿技术和对抗手段：

1、将恶意功能的实现拆分到多个dex子包中，通过云端配置是否下发，可以绕过应用安装包检测和增加蜜罐分析的难度；

2、恶意行为隐藏在后台执行，躲过用户感知；

3、恶意子包加密传输，且使用自定义的字符串变形、加密，增大病毒分析的难度；

四、溯源信息

通过对相关信息溯源发现,该幕后黑手是位于天津的厂商

五、安全建议和防范手段

随着Android生态的发展与完善，Android平台的恶意软件与杀软的对抗也日趋白热化，对抗手段不断升级，恶意软件制作者采取各种病毒逃逸技术，混淆、加密、动态加载、云端下发等，以期绕过杀毒软件的检测。针对日益升级的对抗，腾讯安全已推出自研AI反病毒引擎——腾讯TRP引擎，TRP引擎通过对系统层的敏感行为进行监控，掐住病毒软件的命脉，配合能力成熟的AI技术对应用行为的深度学习，能有效识别恶意应用的风险行为，并实时阻断恶意行为，为用户提供更高智能的实时终端安全防护。

为尽可能的避免恶意软件的危害，我们也给用户提出了以下几条防护建议：

1、不要安装非可信渠道的应用；

2、手机上网时，不要随意点击不明URL链接和扫描安全性未知的二维码信息；

3、及时进行安全更新；

4、安装手机安全软件，实时进行保护。

六、附录

样本sha1

0efc20d54*****d1d97784

0aa152ad********afa5e73d9

30ef38d************1c0699cba3a3c

恶意子包sha1

c7e015972****476a68bb4

a60f8****ddfd292aa4

54aed2****09f1e23c

839fd****203fff04

恶意elf文件sha1

cccef575****b543a106

25e8e36****af84ac1

bca00c****f3a9761

83ea6****7eb8c0fb

9a891a1****d9f43ddfe

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