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.

ИИ научился клепать клоны Android-приложений почти за копейки

Нейросети могут за несколько минут изменить Android-приложение, пересобрать его и сохранить работоспособность. Причём цена такой операции начинается с 88 копеек, выяснили специалисты Positive Technologies. Эксперимент провели на 90 приложениях разных категорий.

Вредоносный код исследователи не добавляли: они вносили нейтральное изменение и проверяли, продолжит ли программа работать после вмешательства.

Результат получился неприятный. Закрытые коммерческие модели успешно справились с задачей в 84% попыток, модели с открытыми весами — в 61%. В среднем нейросети требовалось 14 итераций и от пяти с половиной до девяти минут.

 

Стоимость одного успешного результата составила от 0,88 до 40,89 рубля. То есть за несколько тысяч рублей потенциальный злоумышленник может попробовать модифицировать сотню популярных приложений.

На практике вместо безобидной правки в APK можно встроить перехват данных, изменить поведение программы или добавить связь с внешним сервером. Затем поддельную сборку легко выдать за оригинал, улучшенную версию или приложение, которое якобы недоступно в официальном магазине.

 

Распространять такие клоны могут через сторонние каталоги, сайты, мессенджеры и тематические сообщества. Особенно уязвимы пользователи, которые привыкли скачивать APK где придётся.

В Positive Technologies отмечают, что ИИ не изобрёл новый вид атаки, но заметно снизил порог входа. То, что раньше требовало времени и навыков реверс-инжиниринга, теперь можно частично поручить нейросети.

Разработчикам советуют защищать код от анализа и изменения, отслеживать появление неофициальных сборок и закладывать безопасность ещё на этапе разработки. Иначе клон приложения может появиться быстрее, чем команда успеет выпустить очередной патч.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru