Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

С помощью нового пакета, имитирующего популярную библиотеку Requests в каталоге Python (PyPI), злоумышленники атакуют устройства на macOS, используя фреймворк Sliver C2 для получения первоначального доступа к корпоративным сетям.

Специалисты Phylum обнаружили кампанию, включающую в себя несколько этапов и уровней обфускации, в том числе использование стеганографии в файле изображения PNG для скрытой установки полезной нагрузки Sliver.

По предварительной информации, вредоносный пакет был удален из PyPI. Но сам факт его обнаружения доказывает, что Sliver всё чаще используется злоумышленниками для удаленного доступа к корпоративным сетям.

Sliver является кросс-платформенным (Windows, macOS, Linux) набором инструментов на языке Go с открытым исходным кодом, предназначенным для работы «красных команд», имитирующих действия противника при тестировании защитных систем.

Sliver обладает рядом преимуществ: генерация пользовательских имплантов, возможности управления с сервера (C2), инструменты-скрипты для постэксплуатации и богатые возможности эмуляции атак.

Именно поэтому начиная с 2022 года хакеры стали все чаще использовать данный имплант как альтернативу коммерческому фреймворку для пентеста — Cobalt Strike, который, в отличие от Sliver, стало легче обнаруживать и блокировать.

Специалисты из SentinelOne также стали замечать, что целью Sliver становятся устройства на macOS. Они обнаружили имплант, установленный в поддельном приложении VPN.

Спустя год стало понятно, что внедрение Sliver хакерами неуклонно растет, когда фреймворк был замечен в BYOVD-атаках и операциях с программами-вымогателями.

В феврале 2024 года специалисты по кибербезопасности CISA и ФБР подтвердили растущий статус Sliver как одного из распространенных имплантов, используемых хакерами для взлома сетей.

В кампании, замеченной Phylum, атака начинается с вредоносного пакета Python для macOS под названием «requests-darwin-lite», который представляется как полноценный форк популярной библиотеки Requests.

Размещенный на PyPI пакет содержит бинарник Sliver в файле изображения PNG размером 17 МБ с логотипом Requests.

Во время установки на macOS класс PyInstall выполняет декодирование base64-кодированной строки для запуска команды (ioreg), которая извлекает UUID (универсальный уникальный идентификатор) системы. Он проверяет, что пакет устанавливается на реальную цель, сравнивая с заранее определенным UUID.

Вредоносный файл setup.py

Источник: Phylum

 

Если UUID совпадает, двоичный файл Go внутри PNG-файла считывается и извлекается из определенного смещения в файле.

Двоичный файл Sliver записывается в локальный файл, но уже с измененными правами доступа к файлу для того, чтобы сделать его исполняемым, и в конечном счете запускается в фоновом режиме.

Сразу после сообщения Phylum команде PyPI о requests-darwin-lite, пакет был изъят из доступа. К вредоносным версиям относились 2.27.1 и 2.27.2.

По мнению экспертов Phylum, данная кампания была целенаправленной, учитывая проверку UUID. Возможно, именно поэтому злоумышленники вернули пакет в безвредное состояние, чтобы не привлекать внимания.

В прошлом месяце исследователи обнаружили новую широкомасштабную вредоносную кампанию под названием SteganoAmor. Злоумышленники скрывали вредоносный код внутри изображений с помощью стеганографии с целью доставки различных вредоносных инструментов на целевые системы. 

Хакеры совершили более 320 атак, направленных на различные отрасли и страны.

Боты прочёсывают сайты каждые 6 секунд в поисках дефицитной DDR5

Дефицит памяти DDR5 подогревают не только гиперскейлеры и ИИ-гиганты, но и боты. По данным компании DataDome, злоумышленники развернули масштабную кампанию по веб-скрейпингу: автоматизированные скрипты уже отправили более 10 млн запросов к сайтам продавцов, выискивая доступные партии DRAM и комплектующих.

Боты обращаются к карточкам товаров примерно каждые 6,5 секунды, почти в шесть раз чаще, чем обычные пользователи и легитимные краулеры.

Чтобы получать самую свежую информацию о наличии, они используют приём «cache busting»: добавляют к запросам уникальные параметры, вынуждая сервер выдавать актуальные данные, а не кеш. При этом частота запросов аккуратно «дозируется», чтобы не попасть под ограничения по скорости.

 

В DataDome отмечают, что за кампанией, вероятно, стоят перекупщики. Автоматической скупки пока не зафиксировано; задача ботов в том, чтобы быстро находить дефицитные позиции, которые затем оперативно выкупают для перепродажи.

По словам исследователей, в даркнете обсуждается использование ИИ для обхода антибот-защиты и автоматизации скриптов. Такие инструменты доступны как начинающим, так и более профессиональным игрокам.

Ситуация разворачивается на фоне устойчивого дефицита DDR5, который наблюдается с ноября прошлого года. Спрос подстёгивают крупные облачные провайдеры и проекты в сфере ИИ.

По прогнозам, в первом квартале 2026 года цены на DRAM могут вырасти вдвое, а NAND — заметно подорожать. Уже сейчас некоторые облачные провайдеры среднего уровня повышают тарифы, а производители бюджетных компьютеров и смартфонов рискуют столкнуться с ограничениями поставок.

В итоге боты становятся ещё одним фактором давления на рынок памяти: они ускоряют «вымывание» доступных партий и дополнительно подталкивают цены вверх, оставляя обычных покупателей без шанса купить дефицит по нормальной цене.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru