移动平台在与我们所依赖的网络安全的根本不同的信任假设下运行。您的移动管道可能缺少这些威胁。

　　我们知道2025年的移動發展是不同的。它从“前端”问题转变为大规模的分布式头痛，其中最脆弱的组件可能是任何未受管理的、敌对的端点。事实上，43%的组织漏洞源于移动边缘。

　　问题在于应用程序开发人员依赖的过时的以网络为中心的安全模型。由于移动平台在根本不同的信任假设下运行，其DevSecOps管道需要明确解释这些假设。

　　以下是当前管道经常无法解决的三个技术盲点，现代DevSecOps工程师应该注意这些盲点。

　　盲点#1：对结束人攻击的脆弱性

　　在网络优先开发中，服务器是最终的“堡垒”。因为我们控制着硬件和软件环境，所以安全重点是对输入进行消毒和强化周边。傳統的以Web为中心的SAST（靜態應用程式安全測試）工具是為此模型設計的。他们扫描服务器二进制文件中的逻辑缺陷，假设二进制文件本身在堡垒中受到保护。在网络上，“不要信任你的客户”策略很容易维持，因为客户端代码通常具有有限的功能，并且可能是短暂的。

　　相比之下，移动应用程序是“敌方领土上的信使”。设备和最终用户不可信，因为应用程序二进制文件在物理上掌握在攻击者手中。与网络服务器不同，移动客户端通常负责更复杂的本地功能，从而创建更大的表面。攻击者可以通过重新打包来篡改二进制文件，或者使用Frida等工具执行动态仪器，以实时绕过安全控制。由于以网络为中心的SAST工具假设二进制文件在堡垒中是安全的，它们经常忽略这些关键的移动特定漏洞和篡改场景。

　　Frida将JavaScript引擎注入目标进程的内存空间，允许攻击者实时拦截函数调用。具体来说，它利用内联钩子和PLT/GOT（程序链接表/全局偏移表）拦截。它允许用户将应用程序代码的执行重定向到攻击者控制的代码。

　　虽然控制流扁平化（修改函数的图形以隐藏其逻辑）和符号剥离（删除函数名称）等静态措施增加了初始分析的成本，但一旦攻击者识别出正确的内存偏移，它们就无法阻止像Frida这样的动态工具。

　　为了应对这些威胁，开发人员需要做的不仅仅是混淆。他们需要添加RASP（运行时应用程序自我保护），该应用程序在运行时监控应用程序的状态。RASP 包括：

　　钩子框架检测：大多数钩子框架都留下了“人工制品”。因此，检测它们的经典技术包括寻找它们。例如，Frida通常通过特定的默认端口（例如27042）或命名管道进行通信。检查/proc/self/maps，看看未经授权的.so或.dylib文件（如frida-agent.so）是否已注入进程空间。然而，这种检测只作为第一层防御有用。攻击者可以很容易地绕过它们，例如用“grida”替换“frida”字符串或更改使用的端口。

　　防篡改和钩子检测：除了框架检测外，应用程序还应主动扫描自己的内存。例如，它应该定期检查关键函数的前几个字节，以获取“跳”或“断点”指令（x86上的0xE9或0xCC），这些指令表明已插入蹦床。对内存中二进制文件的.text部分执行完整性检查，以确保它与签名的磁盘版本匹配。

　　硬件支持的证明：这提供了使用操作系统作为真实来源的客户端环境的零信任验证。Android Play Integrity API等服务从操作系统制造商那里生成签名的加密令牌。此令牌验证二进制文件是否未修改，设备未生根，在后端授予对敏感资源的访问之前，调试器没有损害环境。

　　盲点#2：误解硬件支持的加密

　　滥用本地设备存储会造成常见的建筑盲点。标准加密库通常将主密钥存储在应用程序的私有目录中。它可能在技术上是加密的，但它也造成了盲点，使这种方法相当于将房子钥匙放在门垫下。

　　EncryptedSharedPreferencesiOS 钥匙串不是灵丹妙药。如果这些键没有明确配置为硬件支持，则键将保留在软件层中。在root设备上，攻击者可以执行内存转储或使用安卓设备备份漏洞来提取密钥并解密整个本地数据库。操作系统的“私有”沙盒与内核一样安全，在许多用户设备上，内核是一本打开的书。

　　为了解决这个盲点，开发人员必须强制对硬件进行加密绑定：

　　TEE（可信执行环境）和安全飞地集成：强制密钥在TEE或安全飞地中生成和存储。这确保了私钥永远不会进入应用程序的内存空间。应用程序将数据发送到硬件，硬件对其进行签名或解密并返回结果。

　　用户存在要求：对于高安全性应用程序（例如为金融科技或医疗保健而开发的应用程序），加密密钥只能通过成功的生物识别提示解锁。因此，即使设备在“解锁”时被盗，如果没有次要的“存在证明”，应用程序的敏感数据仍然无法加密访问。

　　盲点#3：管理人工智能助手的逻辑熵

　　人工智能辅助振动编码的兴起正在引入一种新的逻辑熵。Gartner预测，到2028年，90%的工程师将使用人工智能助手，这造成了系统性风险：“默认不安全”的模板的扩散。

　　人工智能模型是在大量遗留代码上进行训练的。当您要求人工智能实现网络调用时，它通常会忽略证书固定。有时，它使用弃用的TLS（传输层安全）版本，因为这些模式在统计学上在其训练集中更常见。例如，斯坦福大学的研究人员发现，人工智能辅助开发人员产生具有明文凭据或不安全的随机数生成器等漏洞的代码的可能性要高80%。

　　此外，人工智能可以“幻觉”安全配置。这表明，看似有效的不存在的参数可能会导致操作系统默认为“故障打开”状态。人工智能生成的移动代码的渗透测试通常会揭示实现复杂加密的“阴影逻辑”。尽管如此，IV（初始化向量）是硬编码的，这使得加密容易受到基于GPU的现代暴力攻击。

　　DevOps团队需要将人工智能视为不受信任的贡献者：

　　加密原始的自定义林特或分析：实施自定义规则（例如，使用mast工具或自定义林特），专门针对AllowAllHostnameVerifier或InsecureTrustManager的使用，这些是使代码工作的常见人工智能“快捷方式”。

　　SBOM（软件物料清单）强制执行：在进入构建阶段之前，开发人员必须运行SBOM检查，以验证漏洞数据库的每个依赖项。

　　即将成为盲点：iOS侧载激增

　　到2026年，滥用企业配置配置文件将成为另一个盲点。为了遵守《数字市场法》等法规，平台开设了“侧载”渠道。这对安卓来说并不新鲜，但它也正与iOS平台相关，因为它们现在必须支持替代应用程序商店。因此，虽然这有助于内部分发，但它已成为重新包装攻击的主要载体。

　　侧载本身不是问题。当应用程序无法在运行时验证自己的完整性时，风险就会出现。攻击者可以盗用一个合法的应用程序，注入一个恶意库（使用上述内存挂钩技术），并用泄露或被盗的企业证书重新签名。由于该应用程序使用苹果或谷歌颁发的有效开发人员证书签名，它可以绕过许多操作系统级别的警告，导致用户安装实际上是监控软件的“破解”版本。

　　应用程序开发人员必须监控证书不匹配。您的应用程序应通过将活动签名密钥与官方生产密钥的嵌入式哈希进行比较，在运行时自我验证其签名证书的指纹。如果指纹不匹配，应用程序应假定它已重新打包，并立即使所有本地用户会话无效，并清除硬件支持的密钥库。

　　为敌对运行时间构建

　　开发人员抱怨安全征税性能是很常见的。RASP检查会增加主线程的负载，并可能导致UI过渡期间帧下降。硬件支持的加密会增加磁盘I/O的延迟，因为数据必须通过总线移动到处理器。

　　尽管存在这些障碍，75%的组织增加了移动安全支出，但该行业承认，这种“绩效税”比违规的平均成本要便宜得多。

　　在2026年，一个强大的移动管道不仅“检查错误”，还假设该应用程序是由恶意行为者在实验室运行的。我们的工作是使数据提取的成本高于数据本身的价值。