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.

Киберпреступники могут использовать Copilot и Grok как сервер управления

ИИ-ассистенты с доступом к вебу можно использовать как «посредников» для управления заражёнными компьютерами. К такому выводу пришли исследователи Check Point, показав, как Grok и Microsoft Copilot могут быть задействованы в схеме командного сервера (C2) атакующих.

Идея простая, но изящная. Вместо того чтобы вредоносная программа напрямую связывалась с сервером злоумышленника (что часто отслеживается и блокируется), она обращается к веб-интерфейсу ИИ.

А уже тот по инструкции запрашивает нужный URL и возвращает ответ в своём тексте. В итоге ИИ становится своеобразным «ретранслятором» между атакующим и заражённой машиной.

В демонстрационном сценарии Check Point использовала компонент WebView2 в Windows 11, он позволяет встроить веб-страницу прямо в приложение. Исследователи создали программу на C++, которая открывает WebView с Grok или Copilot и передаёт ассистенту инструкции. Даже если WebView2 отсутствует в системе, злоумышленник может доставить его вместе с вредоносной программой.

 

Дальше схема выглядит так: атакующий размещает на своём сервере зашифрованные данные или команды. Вредонос обращается к ИИ и просит, например, «получить и суммировать содержимое страницы». Ассистент возвращает ответ, а зловред извлекает из текста нужные инструкции. В обратную сторону можно передавать и украденные данные — также в зашифрованном виде.

 

Так создаётся двусторонний канал связи через легитимный ИИ-сервис. Поскольку обращения идут к доверенному ресурсу, системы фильтрации трафика могут не заподозрить ничего необычного.

Примечательно, что в PoC не требовались ни API-ключи, ни учётные записи. Это усложняет блокировку: нельзя просто «отозвать ключ» или заблокировать аккаунт, как в случае злоупотребления облачными сервисами.

Исследователи отмечают, что у платформ есть механизмы защиты от явно вредоносных запросов. Однако их можно обойти, если передавать данные в виде зашифрованных фрагментов с высокой энтропией — тогда для ИИ это просто «бессмысленный текст», который он честно перескажет или обработает.

В Check Point подчёркивают, что использование ИИ как C2-прокси — лишь один из возможных сценариев злоупотребления. Теоретически модели могут применяться и для анализа окружения жертвы: стоит ли продолжать атаку, какие действия менее заметны и т. д.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru