Разработчикам софта для Azure подсунули 200 шпионских NPM-пакетов

Разработчикам софта для Azure подсунули 200 шпионских NPM-пакетов

Разработчикам софта для Azure подсунули 200 шпионских NPM-пакетов

Специалисты DevOps-компании JFrog обнаружили в репозитории npm 218 вредоносных пакетов, предназначенных для использования в проектах на основе SDK Azure. Получив уведомление, операторы веб-сервиса быстро удалили опасные находки, однако к тому времени их успели скачать в среднем по 50 раз.

Согласно блог-записи JFrog, внедренный в npm-пакеты зловред нацелен на кражу персональных данных, позволяющих установить личность (personal identifiable information, PII). Чтобы скрыть истинные намерения, автор новой атаки на цепочку поставок применил тайпсквоттинг — позаимствовал имена легитимных библиотек, но без префикса @azure.

По всей видимости, этот элемент социальной инженерии рассчитан на невнимательность пользователей: npm-пакеты, ориентированные на Microsoft Azure, еженедельно скачивают десятки миллионов раз, но при установке разработчик может по ошибке опустить @azure, отдавая команду npm install.

Чтобы отвести от себя подозрения, злоумышленник публиковал свои пакеты под уникальными юзернеймами, используя скрипт для автоматизации процесса. Он также фальсифицировал номера версий, выдавая зловреда за новый вариант хорошо известной библиотеки (например, за сборку 99.10.9), то есть создавал задел для атаки вида «путаница зависимостей».

Экспресс-тест показал, что вредоносный код, распространяемый в рамках выявленной кампании, запускается автоматически после установки пакета и сливает на сторону следующую информацию:

  • листинг каталогов C:\, D:\, / и /home;
  • имя пользователя;
  • домашний каталог пользователя;
  • текущий рабочий каталог;
  • IP-адреса всех сетевых интерфейсов;
  • IP-адреса серверов DNS в настройках;
  • имя (успешно) установленного вредоносного пакета.

Все эти данные выводятся на удаленный сервер двумя способами: через HTTPS-запрос POST или DNS-запрос, в который вставлена вся украденная информация в виде шестнадцатеричного числа. Имя узла назначения (425a2[.]rt11[.]ml) вшито в код зловреда.

Исследователи полагают, что вредоносная полезная нагрузка в данном случае используется для проведения разведки перед боем, и за ней может последовать более серьезная угроза. Не исключено также, что это попытка выявить уязвимости в популярном софте для Azure и получить от Microsoft премию в рамках программы bug bounty.

Целевые атаки при помощи вредоносных загрузок в npm, PyPI и другие публичные хранилища кодов нередки, и операторы таких веб-сервисов стараются быстро реагировать на такие инциденты. Исследователи из JFrog выслали уведомление о новых находках через два дня после их публикации, и в npm все оперативно вычистили, но зловред все-таки успел проникнуть на тысячи устройств.

Снизить риски в отношении подобных атак, по мнению экспертов, поможет более тщательная проверка публикаций в репозиториях, а также усиление защиты. Можно, к примеру, включить в процедуру регистрации тест CAPTCHA — он затруднит массовое создание аккаунтов, и вычислить злоумышленника станет проще.

Подпишитесь на новости

Positive Technologies заплатит до 500 тыс. рублей за обход защиты своих WAF

Найти ошибку в защитном продукте — хорошо. Показать, как он пропускает атаку, — ещё интереснее. Positive Technologies расширила программы на Standoff Bug Bounty: исследователям предлагают до 500 тысяч рублей за подтверждённые способы обхода PT Application Firewall PRO и PT Application Firewall Cloud.

Условия опубликованы на страницах программ PT Application Firewall и PT Cloud.

Проверять предлагают сами защитные механизмы: фильтрацию трафика, правила обнаружения атак и управляющий слой, через который администраторы настраивают WAF.

Исследователям предстоит искать сценарии, при которых вредоносный запрос проходит защиту незамеченным или не блокируется. Разработчиков интересуют нестандартные форматы запросов и особенности обработки HTTP. Ведь отсутствие дыр в самом WAF ещё не гарантирует, что он перекроет дорогу к уязвимому приложению.

Для PT AF PRO выплаты за проблемы высокой опасности составляют 150-300 тысяч рублей, за критические — 300-500 тысяч. В облачной программе за высокий уровень предусмотрено 50-200 тысяч рублей, за критический — до 500 тысяч.

Размер вознаграждения зависит от подтверждённого влияния находки. Одной теории или отчёта сканера недостаточно: нужен воспроизводимый сценарий с практическим риском.

По словам директора по продуктам AppSec и WAF Антона Жаболенко, результаты будут использовать для доработки правил и детекторов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru