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»).

Злоумышленники научились использовать умные кормушки для слежки

Злоумышленники могут использовать взломанные умные кормушки для животных для слежки за владельцами. Для получения информации применяются встроенные в устройства микрофоны и видеокамеры. Получив несанкционированный доступ, атакующие способны наблюдать за происходящим в помещении и перехватывать данные.

Об использовании таких устройств в криминальных целях рассказал агентству «Прайм» эксперт Kaspersky ICS CERT Владимир Дащенко.

«Это уже не гипотетическая угроза: известны случаи взлома домашних камер, видеонянь, кормушек для животных и других умных приборов», — предупреждает эксперт.

По словам Владимира Дащенко, вопросам кибербезопасности таких устройств часто не уделяется должного внимания. Между тем любое оборудование с доступом в интернет может стать точкой входа для злоумышленников.

Скомпрометированные устройства могут использоваться и для атак на другие элементы домашней сети — например, смартфоны или компьютеры. Кроме того, они способны становиться частью ботнетов, применяемых для DDoS-атак или майнинга криптовалют. На подобные риски почти год назад обращало внимание МВД России.

Среди признаков возможной компрометации умных устройств эксперт называет самопроизвольные отключения, резкие изменения сетевой активности, появление сообщений об ошибках или другие нетипичные события.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru