Google elimina 145 aplicaciones de Android infectadas por un keylogger de Windows

Google elimina 145 aplicaciones de Android infectadas por un keylogger de Windows

Javier Jiménez

Android es, como sabemos, el sistema operativo más utilizado en dispositivos móviles. Es por ello que cuando aparece una amenaza o algún fallo de seguridad, puede llegar a afectar a muchos usuarios. Hoy nos hacemos eco de una noticia relacionada precisamente con esto. Google ha eliminado 145 aplicaciones de su tienda oficial por contener malware de Windows. Un hecho que ponía en riesgo la seguridad de los usuarios que utilizan esta plataforma. Así lo recoge un informe realizado por los investigadores de seguridad de Palo Alto Networks. Recientemente hablamos de las amenazas más comunes para Android.

Google elimina 145 aplicaciones de Android

Hay que mencionar que de las 145 aplicaciones de Android que han sido eliminadas de la tienda oficial, ninguna era realmente importante. Ninguno de estos programas que contenían malware de Windows tenía realmente un peso significativo entre los usuarios. Eso sí, algunas de ellas superaban las 1.000 descargas y tenían una valoración de 4 estrellas en la tienda oficial.

Todas estas aplicaciones fueron infectadas por malware de Windows. Según indican los expertos, la mayoría de ellas contenían un keylogger. Como sabemos, este tipo de amenazas recopila todo lo que los usuarios escriben. De esta manera podrían hacerse con las credenciales y contraseñas.

Estas aplicaciones fueron creadas por diferentes desarrolladores. Algunos de ellos tenían otras aplicaciones limpias en su perfil.

Desde Palo Alto indican que encontraron un archivo ejecutable dentro de 142 de estas aplicaciones. Este archivo era el keylogger basado en Windows que hemos mencionado.

Malware de Windows infecta a Android

Los desarrolladores se infectaron previamente

Los investigadores creen que todas estas cepas de malware, incluyendo el keylogger, entraron en las aplicaciones después de que los desarrolladores se infectaran. Lo más probable es que el malware esté configurado para crear copias de sí mismo en las diferentes carpetas del equipo infectado. Esto hizo que se creara una copia dentro del código fuente de la aplicación que estaban creando los desarrolladores.

Indican que todas estas aplicaciones que han encontrado infectadas se cargaron en Google Play entre octubre y noviembre del pasado año. Debido al corto periodo, sugieren que fue en esta fecha en la que los desarrolladores se infectaron con el malware. Esto explica también la razón por la que otras aplicaciones de los mismos desarrolladores, subidas antes o después, no contenían malware.

Es muy importante mencionar que todas estas aplicaciones son inofensivas para los usuarios de Android. Este tipo de malware no puede afectar a quienes utilicen este sistema operativo. Eso sí, siempre y cuando no conecten el teléfono a un equipo con Windows, descarguen el código fuente de la aplicación infectada y ejecuten los archivos que hay dentro.

Existen muchas amenazas que pueden poner en riesgo nuestros equipos. Si hablamos de Android, lo principal para protegernos es descargar aplicaciones únicamente de sitios oficiales. Hay que evitar terceras páginas. También hay que observar bien los posibles comentarios y valoraciones de otros usuarios para determinar si ese programa que queremos instalar es legítimo o puede contener algún tipo de peligro.

De la misma manera, es importante contar con programas y herramientas de seguridad, sea cual sea el sistema operativo utilizado. Ningún sistema está libre de malware. Podéis ver un tutorial donde hablamos de evitar los keyloggers en Windows.

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  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

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  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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