На PyPI найдены 4000 фейковых модулей, атакующих Python-сообщество

На PyPI найдены 4000 фейковых модулей, атакующих Python-сообщество

На PyPI найдены 4000 фейковых модулей, атакующих Python-сообщество

Исследователи из Sophos обнаружили в репозитории PyPI около 4 тыс. поддельных библиотек, загруженных пользователем с говорящим именем Remind Supply Chain Risks. Несколько таких модулей носят слегка искаженные имена популярных проектов; вредоносного кода в них нет — только Python-команда на отправку данных о загрузке на сторонний сервер.

Названия остальных фейковых пакетов более развернуты и вряд ли обеспечат скачивание по ошибке — например, Build-Number-Incrementor-for-C-Sharp или Web-Service-for-Android-GMaps-AsyncTask-Demo. Все найденные специалистами фальшивки уже изъяты из публичного доступа.

Загрузка и установка пакетов из PyPI обычно осуществляется подачей команды pip install [имя пакета] или с помощью инсталлятора программы, для которой необходим импорт данного компонента. Распространители зловредов зачастую делают ставку на это удобство, взламывая аккаунт разработчика легитимной библиотеки и загружая в репозиторий вредоносное обновление от его имени.

В результате зловредный код проникает во все ИТ-инфраструктуры предприятий, чьи приложения используют скомпрометированный компонент. Возможность такой атаки на цепочку поставок недавно с успехом продемонстрировал ИБ-исследователь Алекс Бирсан (Alex Birsan).

Менее искушенные злоумышленники поступают проще — размещают в открытом хранилище поддельный пакет с именем, способным ввести в заблуждение пользователей, и надеются, что те не обратят внимания на небольшое отличие и загрузят вредоносную копию.

Именно так, видимо, мыслил Remind Supply Chain Risks, загружая в PyPI пять фальшивых пакетов:

  • asteroids — имитацию обработчика аудиозаписей asteroid; 
  • beauitfulsoup4 — поддельный парсер веб-страниц beautifulsoup4;       
  • llvm — имитацию библиотеки llvmpy;
  • winpty — вместо библиотеки winpy;
  • wwebsite — вместо набора инструментов website.

Анализ показал, что все эти модули нельзя с уверенностью отнести к вредоносным. Они содержат только эту Python-команду, запускаемую при установке пакета (а не при его использовании):

url = "h"+"t"+"t"+"p"+":"+"/"+"/"+[IP-адрес]+"/name?ИМЯФЕЙКОВОГОПАКЕТА"
   requests.get(url, timeout=30)

Судя по всему, поддельные компоненты предназначены для сбора данных телеметрии — информации о количестве загрузок и установок. Все они просто подключаются к удаленному серверу в Японии, сообщая имя своего пакета, и игнорируют отклик, если таковой вообще последует.

Несмотря на очистку PyPI от его творений, Remind Supply Chain Risks не угомонился; 3 марта он выложил в открытый доступ новый фейковый пакет — beatufulsoup4. В названии нового проекта хактивист прозрачно намекнул на возможность ошибки: You may want to install beautifulsoup4, not beautfulsoup4 («Лучше, наверное, установить beautifulsoup4, а не beautfulsoup4»).

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru