Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies запустила сервис PT PyAnalysis, предназначенный для обнаружения подозрительных и вредоносных Python-пакетов. Теперь компания объявила о старте сбора заявок на ранний доступ к новому инструменту.

Проблема разработчиков, использующих Python-пакеты, давно известна: приходится внимательно изучать внешние зависимости и учитывать их анализ при разработке.

Специалисты Positive Technologies на протяжении восьми месяцев изучали репозиторий PyPI и за это время смогли обнаружить 175 вредоносных пакетов. Интересно, что некоторые из них находились там с 2018 года.

Из вредоносных программ в таких пакетах были выявлены трояны, похищающие данные пользователей (63%), бэкдоры (20%), загрузчики (6%) и программы-вымогатели (1%).

Интересно также, что средняя продолжительность жизни вредоносного пакета до его удаления составила 13 дней. В течение этих двух недель злоумышленники могут неоднократно заразить устройства пользователей софта.

Авторы вредоносных пакетов маскируют их под легитимные и чаще всего применяют для кражи данных. Несмотря на собственную систему проверки кода на pypi.org (Malware Checks), эксперты Positive Technologies указывают на её несостоятельность: достаточно легко обходится.

По словам специалистов, PyAnalysis уникальна максимальной автоматизацией. Например, пользователь может через API отправить название Python-пакета на проверку, после чего получит оценку его опасности. Предусмотрены вердикты «clean», «suspicious», «malicious».

Более того, сервис подробно объяснит, почему тот или иной пакет является вредоносным. Оставить заявку на доступ к сервису можно на странице PT PyAnalysis.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru