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.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru