Новая атака на цепочку поставок: десятки пакетов PyPI грузят инфостилер

Новая атака на цепочку поставок: десятки пакетов PyPI грузят инфостилер

Новая атака на цепочку поставок: десятки пакетов PyPI грузят инфостилер

Исследователи из стартапа Phylum обнаружили в каталоге PyPI около 30 пакетов, доставляющих инфостилер W4SP. По состоянию на 1 ноября вредоносный софт суммарно собрал свыше 5700 загрузок.

Вредоносные пакеты в рамках текущей атаки на цепочку поставок начали плодиться на PyPI с середины прошлого месяца; 22 октября был зафиксирован мощный вброс. Несколько находок с теми же IoC датировались июлем — по всей видимости, проба пера.

Анализ показал, что злоумышленники просто копируют популярные библиотеки и внедряют в базовый код инструкцию import. В большинстве случаев этот сильно обфусцированный фрагмент вставляется в setup.py или the __init__.py.

Имена вредоносных пакетов выглядят вполне невинно, иногда используется тайпсквоттинг. Список опасных находок (29 позиций) приведен в блог-записи Phylum; все перечисленные в нем проекты загружают трояна W4SP.

Два похожих пакета — pystile и threadings — недавно нашел на PyPI программист и исследователь Хауке Любберс (Hauke Lübbers). Оба содержат вредоносный код GyruzPIP, созданный на основе opensource-проекта EvilPIP (выложен на PyPI с пометкой «использовать только в образовательных целях»).

Для тестирования зловреда вирусописатели создали два репозитория на GitHub. Разбор кода GyruzPIP, проведенный в BleepingComputer, выявил функции инфостилера, такие как кража токенов Discord, паролей и куки из Chrome, вывод краденых данных на удаленный сервер через вебхук Discord.

Подобные находки на PyPI нередки, а в минувшем августе наблюдалось большое разнообразие. Исследователи обнаружили в открытом репозитории Python-пакеты, доставляющие бэкдоры, инфостилеры и даже DDoS-бот.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru