Зловредные npm-пакеты для Amazon, Slack используют путаницу зависимостей

Зловредные npm-пакеты для Amazon, Slack используют путаницу зависимостей

Зловредные npm-пакеты для Amazon, Slack используют путаницу зависимостей

В репозитории npm обнаружены вредоносные NodeJS-пакеты, предназначенные для использования в приложениях Amazon, Zillow, Lyft и Slack. Внедрение зловредов, нацеленных на кражу паролей, осуществляется посредством эксплуатации уязвимости, известной как dependency confusion (путаница зависимостей).

Новый способ атаки на цепочку поставок, использующий dependency confusion, обнаружил ИБ-исследователь Алекс Бирсан (Alex Birsan). Разрабатывая свой PoC, он использовал тот факт, что при подключении компонента, размещенного и в открытом, и во внутреннем репозитории компании, приложение отдает предпочтение первому. Если пакет в публичном хранилище окажется зараженным, злоумышленнику удастся внедрить зловреда в сеть атакуемой компании.

Созданный Бирсаном PoC-эксплойт быстро подхватили другие баг-хантеры, но злонамеренного использования до сих пор замечено не было. Однако недавно в репозитории npm были обнаружены несколько поддельных пакетов на основе этого PoC с добавлением откровенно вредоносного кода.

По именам эти фейки (amzn, zg-rentals, lyft-dataset-sdk, serverless-slack-app) схожи с легитимными проектами, размещенными на GitHub и во внутренних хранилищах целевых компаний. Проведенное в Sonatype тестирование показало, что amzn и zg-rentals крадут файл паролей из папки /etc/shadows, а также внедряют шелл-код, открывающий удаленный доступ к зараженной системе.

Пакеты lyft-dataset-sdk и serverless-slack-app нацелены на кражу файла .bash_history, в котором хранится история данных и команд, введенных с использованием командной строки Bash, — в том числе пароли, передаваемые в качестве аргумента.

Поскольку фальсификация подобных компонентов не составит особого труда, а размещаются они в общедоступных репозиториях, эксперты ожидают роста количества злоупотреблений dependency confusion.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В части российских компаний обнаружили переизбыток ИБ-решений

Согласно опросу, проведённому Контур.Эгида и Staffcop, в 29% российских компаний до 30% бюджета на информационную безопасность расходуется впустую. В исследовании приняли участие около 1200 специалистов, среди которых руководители ИТ- и ИБ-подразделений, топ-менеджеры и владельцы бизнеса.

Авторы опроса отмечают, что значительная часть организаций сталкивается с переизбытком ИБ-решений.

Помимо неэффективного расходования средств, такое перенасыщение приводит к целому ряду проблем: замедлению реакции на инциденты, повышенной нагрузке на инфраструктуру и конфликтам между системами.

Более половины респондентов (54%) признали, что реорганизация ИБ-ландшафта чаще всего происходит только после серьёзного инцидента, например кибератаки. Ещё 39% назвали причиной для пересмотра подходов штрафы от регуляторов.

Среди проблем, возникающих из-за избыточного числа ИБ-систем, участники опроса указали:

  • снижение скорости реакции систем — 40%;
  • потерю важной информации среди многочисленных уведомлений — 35%;
  • вынужденное переключение между разными интерфейсами — 30%;
  • повышение нагрузки на ИТ-инфраструктуру — 29%;
  • дублирование информации об инцидентах — 25%;
  • необходимость ручной обработки данных — 21%;
  • конфликты между системами — 18%.

Почти треть участников признала, что 21–30% их ИБ-бюджета расходуется неэффективно. Треть компаний планирует сократить количество применяемых систем и оптимизировать затраты. При этом основными препятствиями для сокращения числа решений респонденты назвали их влияние на большое количество бизнес-процессов (35%), длительные контракты с поставщиками (24%) и нехватку специалистов (19%).

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru