detecting-mobile-malware-behavior
Ajuda seu agente a detectar e analisar comportamento malicioso em aplicativos móveis. Monitora permissões, tráfego de rede e execuções para identificar malware.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a investigar aplicativos de celular suspeitos para ver se eles estão fazendo algo malicioso, como roubar informações ou se comunicar com servidores perigosos. Ela analisa o comportamento do aplicativo em tempo real.
Quando usar
- ✓Quando você acha que um aplicativo de celular pode ser um vírus.
- ✓Ao investigar como um aplicativo roubou dados do seu celular.
- ✓Para verificar se aplicativos em muitos celulares da sua empresa estão seguros.
Exemplo do que pedir para a IA
“Analise este aplicativo de celular para ver se ele é malicioso.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta observa o que o aplicativo faz enquanto está rodando, como ele usa a internet, quais permissões ele pede e se tenta esconder suas ações. Ela usa outras ferramentas para monitorar tudo isso.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill detecting-mobile-malware-behaviorOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/detecting-mobile-malware-behavior/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Detecção de Comportamento de Malware em Dispositivos Móveis
Quando Usar
Use esta habilidade quando:
- Analisar aplicativos móveis suspeitos enviados por usuários ou descobertos durante a resposta a incidentes
- Monitorar a frota móvel corporativa em busca de indicadores de aplicativos maliciosos
- Realizar triagem de malware em amostras APK/IPA
- Investigar exfiltração de dados ou acesso não autorizado ao dispositivo a partir de aplicativos móveis
Não use esta habilidade para criar, aprimorar ou distribuir malware. Esta habilidade é apenas para análise defensiva.
Pré-requisitos
- Ambiente de análise isolado (dispositivo dedicado ou emulador, não conectado a redes de produção)
- MobSF para análise estática+dinâmica automatizada
- Frida/Objection para monitoramento de comportamento em tempo de execução
- Wireshark/tcpdump para captura de tráfego de rede
- Emulador Android (AVD) ou Genymotion para execução segura
- Chave de API do VirusTotal para consultas de hash
Fluxo de Trabalho
Etapa 1: Análise de Indicadores Estáticos
# Hash the sample
sha256sum suspicious.apk
# Check VirusTotal
curl -s "https://www.virustotal.com/api/v3/files/<SHA256>" \
-H "x-apikey: <VT_API_KEY>" | jq '.data.attributes.last_analysis_stats'
# Extract permissions from AndroidManifest.xml
aapt dump permissions suspicious.apk
# High-risk permission combinations:
# READ_SMS + INTERNET = SMS stealer
# RECEIVE_SMS + SEND_SMS = SMS interceptor/banker trojan
# ACCESSIBILITY_SERVICE + INTERNET = overlay attack capability
# CAMERA + RECORD_AUDIO + INTERNET = spyware
# DEVICE_ADMIN + INTERNET = ransomware capability
# READ_CONTACTS + INTERNET = contact exfiltration
Etapa 2: Verificação Automatizada de Malware com MobSF
# Upload to MobSF
curl -F "file=@suspicious.apk" http://localhost:8000/api/v1/upload \
-H "Authorization: <API_KEY>"
# Review malware indicators in report:
# - Hardcoded C2 server addresses
# - Dynamic code loading (DexClassLoader)
# - Reflection-based API calls (to evade static analysis)
# - Encrypted/obfuscated payloads
# - Root detection (malware often checks for root)
# - Anti-emulator checks (malware evades sandbox)
Etapa 3: Monitoramento de Comportamento de Rede
# Start packet capture on emulator
tcpdump -i any -w malware_traffic.pcap
# Or use mitmproxy for HTTP/HTTPS
mitmproxy --mode transparent
# Monitor for:
# - DNS lookups to suspicious/newly registered domains
# - Connections to known C2 infrastructure
# - Data exfiltration patterns (large POST requests)
# - Beaconing behavior (regular interval connections)
# - Non-standard ports and protocols
# - Domain Generation Algorithm (DGA) patterns
Etapa 4: Monitoramento de Comportamento em Tempo de Execução com Frida
// monitor_malware.js - Monitoramento abrangente de comportamento
Java.perform(function() {
// Monitorar acesso a SMS
var SmsManager = Java.use("android.telephony.SmsManager");
SmsManager.sendTextMessage.overload("java.lang.String", "java.lang.String",
"java.lang.String", "android.app.PendingIntent", "android.app.PendingIntent")
.implementation = function(dest, sc, text, sent, delivery) {
console.log("[SMS] Enviando para: " + dest + " Texto: " + text);
// Permitir ou bloquear com base nas necessidades de análise
return this.sendTextMessage(dest, sc, text, sent, delivery);
};
// Monitorar operações de arquivo
var FileOutputStream = Java.use("java.io.FileOutputStream");
FileOutputStream.$init.overload("java.lang.String").implementation = function(path) {
console.log("[ARQUIVO-ESCRITA] " + path);
return this.$init(path);
};
// Monitorar conexões de rede
var URL = Java.use("java.net.URL");
URL.openConnection.overload().implementation = function() {
console.log("[REDE] " + this.toString());
return this.openConnection();
};
// Monitorar carregamento dinâmico de código
var DexClassLoader = Java.use("dalvik.system.DexClassLoader");
DexClassLoader.$init.implementation = function(dexPath, optDir, libPath, parent) {
console.log("[DEX-LOAD] Carregando: " + dexPath);
return this.$init(dexPath, optDir, libPath, parent);
};
// Monitorar execução de comandos
var Runtime = Java.use("java.lang.Runtime");
Runtime.exec.overload("java.lang.String").implementation = function(cmd) {
console.log("[EXEC] " + cmd);
return this.exec(cmd);
};
// Monitorar acesso à câmera/áudio
var Camera = Java.use("android.hardware.Camera");
Camera.open.overload("int").implementation = function(id) {
console.log("[CÂMERA] Câmera aberta: " + id);
return this.open(id);
};
…
Perguntas frequentes
O que é análise de comportamento?
É como observar um suspeito em ação para entender suas intenções, em vez de apenas olhar o que ele carrega. Para aplicativos, significa ver o que ele faz quando está funcionando no celular.
Posso usar isso para criar um aplicativo malicioso?
Não, esta ferramenta é apenas para analisar e entender aplicativos suspeitos, com o objetivo de defesa e segurança.
Preciso de conhecimentos técnicos para usar?
Sim, é preciso ter um ambiente seguro para testes e familiaridade com ferramentas de análise de segurança de aplicativos.
Detalhes
Descrição original do autor
Detects and analyzes malicious behavior in mobile applications through behavioral analysis, permission abuse detection, network traffic monitoring, and dynamic instrumentation. Use when analyzing suspicious mobile applications for data exfiltration, command-and-control communication, credential stealing, SMS interception, or other malware indicators. Activates for requests involving mobile malware
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 35 mil
- Posição no ranking
- #5686
- Licença
- Apache-2.0
- Atualizada em
- 31/08/2026
Comentários
- …
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