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»).

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

Протекторы скрывают около 40% уязвимостей в Android-приложениях

Специалисты Positive Technologies провели исследование и выяснили, насколько протекторы помогают скрывать уязвимости и защитные механизмы в Android-приложениях. Для анализа использовали собственный сервис защиты от реверс-инжиниринга, который позволил оценить, как меняется доступность кода для анализа злоумышленниками.

Android остаётся самой распространённой мобильной платформой в мире — ей пользуются около 75% рынка, по данным Statcounter.

Открытость системы и свободный доступ к APK-файлам упрощают реверс-инжиниринг: раскрытие логики работы приложений, поиск ошибок, копирование функциональности и извлечение чувствительных данных.

В исследуемых приложениях специалисты обнаружили более 50 потенциальных уязвимостей разного уровня риска. После применения протектора количество обнаруживаемых ошибок снизилось примерно на 40%.

Наиболее заметное уменьшение пришлось на уязвимости высокого уровня риска — минус 67%. Уязвимостей со средним уровнем риска стало меньше на четверть, а дефектов, которые могли косвенно повлиять на безопасность, — почти на 80%.

Результат оказался разным для разных категорий приложений. Лидером по снижению числа видимых уязвимостей стали сервисы доставки еды — минус 46%. Далее идут приложения для путешествий и транспорта, а также маркетплейсы — по 38%. Примерно треть уязвимостей удалось скрыть в приложениях из сфер развлечений, телекоммуникаций, финансов и платежей.

Интересный эффект наблюдался и в области скрытия защитных техник. После применения протектора количество «видимых» мер безопасности, которые можно обнаружить с помощью сканера, сократилось на 67%. Это означает, что защитные механизмы стало сложнее распознать, а значит — сложнее заранее подготовить способы их обхода.

Также уменьшилось количество обнаруживаемых ключей доступа, токенов и других чувствительных данных — в среднем на 71%. Максимальный эффект наблюдался у приложений категории «Инструменты и утилиты».

По результатам анализа, использование техник защиты от запуска в виртуальных машинах оказалось скрыто в 98% случаев. Механизмы защиты от отладки — в 91%.

Для обфускации и защит от дизассемблирования снижение заметности было менее выраженным, на 32% и 21% соответственно.

Исследование показывает, что даже когда разработчики внедряют защитные механизмы, они могут быть распознаны при статическом анализе. Протекторы позволяют скрыть детали реализации и усложнить злоумышленникам задачу по изучению внутренней логики приложений.

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