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.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

СУАТМ поможет бороться с кол-центрами и звонками мошенников в мессенджерах

В России может появиться еще одна антифрод-платформа. По замыслу, система учета и анализа телефонного мошенничества (СУАТМ) позволит вовлечь в обмен данными всех заинтересованных лиц с тем, чтобы охватить даже такие каналы, как IP-телефония и мессенджеры.

Автором идеи объединить на общей платформе всех участников рынка — банки, операторов связи, регуляторов, правоохранительные органы — является «Тинькофф». По сути, это будет аналог автоматизированной системы ФинЦЕРТ Банка России, но для телекома, у которого сейчас есть только «Антифрод» Роскомнадзора.

СУАТМ в числе прочего поможет в реальном времени выявлять операторов, обеспечивающих работу мошеннических кол-центров, и сообщать о таких нарушениях регулятору. Новую систему также можно будет использовать для блокировки IMаккаунтов, используемых обманщиками, и звонков с виртуальных сим-карт.

Сценарий взаимодействия при этом может выглядеть следующим образом. Клиент жалуется банку на мошеннический звонок, тот отправляет уведомление в СУАТМ, система в режиме реального времени получает от телеоператора информацию об инициаторе звонка.

Если это другой оператор, перебирается вся цепочка (за несколько минут), и данные «нулевого пациента» передаются всем провайдерам для блокировки мошеннического трафика либо аккаунта в мессенджере. Об источнике также ставятся в известность РКН и МВД. Если виновник — оператор, его могут оштрафовать на 500 тыс. руб. за пропуск мошеннических звонков.

По словам «Тинькофф», банки, операторы, ЦБ положительно восприняли инициативу. Однако для эффективной работы СУАТМ придется корректировать нормативную базу. Операторов нужно будет обязать подключиться к новой антифрод-платформе. Кроме того, созданию подобной системы наверняка будет мешать регуляторный запрет на передачу персональных данных сторонним организациям.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru