Атакующие взломали популярный сканер Trivy через GitHub-теги

Атакующие взломали популярный сканер Trivy через GitHub-теги

Атакующие взломали популярный сканер Trivy через GitHub-теги

Одна из самых неприятных историй последних дней развернулась вокруг Trivy — популярного сканера уязвимостей от Aqua Security, который используют разработчики и DevOps-команды по всему миру. Атакующие смогли скомпрометировать почти все версии инструмента в рамках атаки на цепочку поставок, и последствия здесь могут быть действительно серьёзными.

О проблеме публично сообщил мейнтейнер Trivy Итай Шакури. По его словам, если есть хоть малейшее подозрение, что в пайплайне запускалась скомпрометированная версия, все секреты нужно считать утёкшими и срочно ротировать.

Исследователи из Socket и Wiz выяснили, что внедрённый зловред не просто подменял работу Trivy, а параллельно запускал настоящий сканер и свою вредоносную нагрузку. То есть внешне всё могло выглядеть вполне штатно, пока внутри шёл сбор конфиденциальных данных.

По данным исследователей, зловред прочёсывал CI/CD-пайплайны, машины разработчиков и окружение в поисках GitHub-токенов, облачных учётных данных, SSH-ключей, Kubernetes-токенов и других секретов. Всё найденное он архивировал, шифровал и отправлял на сервер, контролируемый атакующими.

Особенно неприятно то, как именно была проведена атака. Вместо привычного сценария с добавлением нового коммита или релиза злоумышленники использовали украденные учётные данные, чтобы привязать уже существующие теги к вредоносным коммитам.

Под удар попали 75 тегов в trivy-action и ещё семь тегов setup-trivy. Среди затронутых версий оказались и очень распространённые варианты вроде @0.34.2, @0.33 и @0.18.0. По имеющейся информации, незатронутой осталась только версия @0.35.0.

Именно это делает инцидент особенно опасным. Если воркфлоу в GitHub Actions ссылался на один из таких тегов, при запуске Trivy он автоматически подтягивал уже не легитимный код, а вредоносную подмену. Компрометация могла произойти просто в момент очередного штатного сканирования.

По данным Wiz, у атакующих был и запасной канал вывода данных. Сначала зловред пытался отправить собранную информацию на домен scan.aquasecurtiy[.]org. Если это не удавалось, он пробовал использовать украденный GITHUB_TOKEN, чтобы создать репозиторий tpcp-docs и выгрузить данные туда.

Если же зловред понимал, что работает не в пайплайне, а на машине разработчика, он дополнительно записывал кодированный base64 дроппер на Python для закрепления.

Отдельно настораживает и предыстория атаки. Массовая компрометация началась в четверг, но, как пояснил Итай Шакури, её корни уходят в более ранний инцидент — взлом расширения VS Code Aqua Trivy, произошедший ещё в прошлом месяце. Тогда атакующие получили учётные данные с правами записи в GitHub-аккаунт Trivy.

После того случая мейнтейнеры ротировали токены и другие секреты, но процесс, как выяснилось, не устранил все остаточные артефакты доступа. Именно это, по версии исследователей, и позволило атакующим продолжить аутентифицированные операции без необходимости взламывать сам GitHub.

При этом интересно, что атакующие аккуратно подменяли ссылки тегов на новые коммиты, копируя метаданные старых коммитов: автора, почту, дату и даже текст сообщения. За счёт этого компрометация выглядела максимально правдоподобно.

В России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru