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.

Почти каждый россиянин сталкивался с онлайн-мошенничеством

Сбер и Rambler&Co опубликовали результаты масштабного опроса, в котором приняли участие 156 тыс. россиян. Согласно данным исследования, с онлайн-мошенничеством сталкивались 96% респондентов. Чаще всего участники упоминали телефонное мошенничество (51%), попытки атак через мессенджеры (25%) и электронную почту (15%).

Опрос был приурочен к конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»), которая традиционно проходит в конце ноября. Исследование проводилось в онлайн-формате на ресурсах Rambler&Co.

По данным опроса, 96% участников сталкивались с теми или иными проявлениями онлайн-мошенничества. Помимо звонков и сообщений с вредоносными ссылками, 3% респондентов сообщали о встречах с поддельными приложениями.

Каждый пятый опрошенный (21%) отмечает, что сталкивался с атаками на компании, где он работает или работал ранее. Ещё 6% говорили о кибератаках на организации, услугами которых они пользуются. Треть респондентов узнавала о подобных инцидентах из СМИ и социальных сетей. Среди наиболее серьёзных последствий россияне называют утечки данных (25%) и остановку ключевых бизнес-процессов (19%).

При этом участники опроса слабо осведомлены о том, какие средства защиты применяются в их компаниях. Половина респондентов призналась, что не знает, какие технологии киберзащиты используются работодателем.

Непосредственно пострадали от мошенничества сравнительно немногие. По словам 85% опрошенных, злоумышленникам не удалось похитить у них деньги или имущество. Однако 3% признались, что переводили средства мошенникам онлайн, ещё 1% — передавали наличные через курьеров. Кроме того, 3% загружали вредоносные файлы, 2% вводили платёжные данные на фишинговых сайтах, а 6% потеряли деньги другими способами.

Среди наиболее распространённых средств защиты участники выделяют определители номера (38%) и антивирусные программы (24%). Треть респондентов возлагает большие надежды на новые инструменты на базе искусственного интеллекта. Ещё треть видит основное преимущество ИИ в автоматическом предотвращении мошеннических действий.

Около 30% ожидают появления новых защитных технологий, прежде всего направленных на выявление фишинга. 22% рассчитывают, что интеллектуальные алгоритмы ускорят обнаружение мошеннических схем, а 12% верят, что ИИ поможет эффективнее расследовать такие преступления.

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