В каталог PyPI просочились 10 вредоносных пакетов, загружающих инфостилер

В каталог PyPI просочились 10 вредоносных пакетов, загружающих инфостилер

В каталог PyPI просочились 10 вредоносных пакетов, загружающих инфостилер

Администраторы каталога Python-софта — Python Package Index (PyPI) удалили десять вредоносных пакетов. Это очередной случай, подтверждающий тенденцию размещения злонамеренного софта в популярных репозиториях.

Скорее всего, размещая вредоносных код на всем известных площадках (PyPI, Node Package Manager (npm) и Maven Central), злоумышленники преследуют цель — скомпрометировать сразу много организаций.

Специалисты по кибербезопасности предупреждают разработчиков о необходимости тщательно проверять код перед его загрузкой даже из проверенного репозитория.

На новый набор вредоносных пакетов в PyPI обратили внимание исследователи из Spectralops.io (принадлежит Check Point). Как выяснили эксперты, зловреды представляли собой дропперы для загрузки вредоносной программы, похищающей данные пользователя.

Авторы пакетов сознательно старались придать им максимально легитимный вид, а в некоторых случаях — даже замаскировать под другие популярные пакеты, размещенные в PyPI.

В Check Point отметили, что злоумышленники встроили вредоносный код в скрипт инсталлятора пакетов. Когда разработчик запускал команду “pip”, злонамеренная составляющая запускалась незаметно для него и в фоне устанавливала дроппер.

В качестве примера исследователи приводят пакет “Ascii2text”, у которого вредоносный код содержался в файле “_init_.py“, который импортировался скриптом “setup.py“. Как только разработчик пытался установить пакет, код злоумышленников загружал и выполнял скрипт, задача которого — собрать пароли и выгрузить их на Discord-сервер. По словам Check Point, вредоносный пакет был точной копией популярного, даже полностью копировал имя и описание.

Три из девяти выявленных пакетов — Pyg-utils, Pymocks и PyProto2 — создал один и тот же злоумышленник. Команда Check Point ещё раз подчеркнула, насколько важно для девелоперов проверять загружаемый код.

Напомним, на днях мы писали о школьнике из Вероны, который ради фана и эксперимента загрузил шифровальщик в PyPI-репозиторий. А в середине марта популярный NPM-пакет вдруг стал вредоносным и начал портить файловые системы из России и Белоруссии.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru