Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Киберпреступная группировка Magecart опять появилась в заголовках — на этот раз исследователи компании RiskIQ сообщили, что с апреля преступникам удалось взломать и разместить код более чем на 17 тыс. доменов.

Таких результатов группировка смогла добиться за счет сканирования неправильно сконфигурированных серверов AWS S3. В результате злоумышленники добавили вредоносный код в JavaScript-файлы, которые использовались на активных сайтах.

В общей сложности специалисты RiskIQ обнаружили злонамеренный код Magecart более чем на 17 тыс. сайтов, часть из которых входит в список Alexa Top 2000.

Поскольку Magecart специализируется на краже платежных данных посетителей сайта, можно предположить, что вредоносный код как раз перехватывал данные карт и передавал их киберпреступникам.

На этой неделе Magecart уже второй раз фигурирует в новостях. Буквально несколько дней назад эксперты предупредили о крупномасштабной кампании, в ходе которой злоумышленники скомпрометировали 962 онлайн-магазина, работающих на Magento. На всех сайтах был найден вредоносный JavaScript.

Тогда о вредоносной кампании сообщили сотрудники Sanguine Security.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru