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»).

Яндекс собрал единый антифрод: ботам и накрутчикам станет сложнее

Яндекс начал внедрять «Универсальный антифрод» — единую ИИ-платформу для борьбы с ботами, накрутками и другими видами цифрового мошенничества. Новая система позволяет подключить защиту к сервису за 2-4 дня. Раньше разработка отдельного решения могла занимать несколько месяцев.

К платформе уже подключены десятки сервисов Яндекса, включая Еду, Афишу, Путешествия и приложения с Алисой AI. Сценарии атак у них разные, но суть одна: мошенники пытаются обмануть алгоритмы и получить выгоду.

Например, в Афише система вычисляет ботов, которые массово бронируют билеты на популярные мероприятия. Так перекупщики создают искусственный дефицит, а затем выставляют билеты на других площадках — разумеется, уже с бодрой наценкой.

В Еде антифрод проверяет обращения в службу поддержки. Речь в том числе о случаях, когда злоумышленники многократно жалуются на один заказ в надежде получить компенсацию. После внедрения платформы сервис стал распознавать и блокировать такие обращения более чем в десять раз эффективнее.

В основе системы — нейросеть, аналитические методы и свыше 100 правил, описывающих основные классы атак. Платформа анализирует трафик в реальном времени и подбирает параметры защиты отдельно для каждого сервиса.

Главная фишка решения — централизованное обновление. Если Яндекс обнаружит новую мошенническую схему, защиту можно быстро распространить сразу на все подключённые продукты. Пока мошенники придумывают очередной хитрый план, антифрод уже готовится его испортить.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru