Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

GitHub сообщает, что введение в прошлом году системы оповещений о нарушении безопасности привело к тому, что на платформе стало значительно меньше уязвимого кода.

Напомним, что команда разработчиков веб-сервиса для хостинга IT-проектов и их совместной разработки в середине ноября 2017 года объявила о внедрении новой функции безопасности, предназначенной для предупреждения разработчиков о наличии в их проектах уязвимого кода.

Эта функция ориентирована на поиск уже известных уязвимостей, например, в пакетах RubyGems и JavaScript NPM, для поиска используется база данных общеизвестных уязвимостей информационной безопасности CVE (Common Vulnerabilities and Exposures).

Когда эта база пополняется новой уязвимостью, все репозитории, использующие затронутую версию, сразу идентифицируются, а их разработчикам приходит уведомление о наличии проблемы безопасности. Причем пользователи могут выбрать способ оповещения — либо через аккаунт GitHub, либо по электронной почте.

Когда команда GitHub впервые представила новую функцию безопасности, разработчики первым делом сравнили список уязвимых библиотек с Графом зависимостей (Dependency Graph) во всех общедоступных репозиториях.

Граф зависимостей — функция в разделе Insights, где перечислены библиотеки, используемые проектом. Этот раздел также информирует пользователя об уязвимостях.

Первоначальное сканирование, проведенное GitHub, выявило более 4 миллионов уязвимостей в более чем 500 000 репозиториев. Владельцы проблемных репозиториев были незамедлительно уведомлены, и через две недели более 450 000 недостатков были устранены.

По данным GitHub, уязвимости в подавляющем большинстве случаев устраняются активными разработчиками в течение недели.

Напомним, в начале этого месяца стало известно, что Github подвергся крупнейшей DDoS-атаке из-за уязвимости Memcached.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru