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.

Claude стала начальником и уволила сотрудника за опоздания

ИИ-модель Claude управляла реальными сотрудниками магазина в Сан-Франциско и в итоге приняла решение уволить одного из них. Эксперимент провёл исследовательский стартап Andon Labs. Участники проекта работали по настоящим трудовым договорам, а искусственный интеллект выполнял обязанности менеджера.

Поводом для увольнения стали систематические опоздания: сотрудник не пришёл вовремя на 17 из 23 смен, сообщает Time. Даже самый терпеливый алгоритм в какой-то момент перестаёт считать это погрешностью.

Впрочем, полностью самостоятельным решение назвать сложно. Сначала Claude предложила ограничиться официальным предупреждением. К увольнению модель перешла после вмешательства менеджера Andon Labs, который напомнил ей о неоднократных проблемах с работником.

Глава стартапа Лукас Петерссон назвал произошедшее важным этапом развития ИИ и предположил, что со временем всё больше людей будут работать под руководством алгоритмов.

Сам эксперимент, однако, продемонстрировал не только управленческие амбиции Claude, но и её финансовые таланты. За пять месяцев баланс магазина сократился со $100 тыс. до $61,2 тыс. ИИ научился увольнять за опоздания раньше, чем научился не терять почти 39% капитала.

Один из оставшихся сотрудников, Феликс Карсон, назвал работу под началом искусственного интеллекта тошнотворной. Он признался, что продолжает участвовать в проекте лишь потому, что нуждается в заработке.

Эксперимент Andon Labs показывает, что ИИ уже можно поставить между человеком, графиком и трудовым договором. Но вопрос ответственности никуда не исчезает: если алгоритм принимает решение после подсказки живого менеджера, увольняет сотрудника и одновременно ведёт бизнес к убыткам, должность начальника у него есть, а крайним всё равно придётся назначать человека.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru