Ради фана: юный хакер загрузил шифровальщик в PyPI-репозиторий

Ради фана: юный хакер загрузил шифровальщик в PyPI-репозиторий

Ради фана: юный хакер загрузил шифровальщик в PyPI-репозиторий

Школьник-хакер из Вероны (что в Италии) в очередной раз продемонстрировал разработчикам, насколько важно уделять особое внимание тому, что ты скачиваешь из публичных репозиториев. Юный пакостник загрузил в репозиторий PyPI скрипты шифровальщика.

В результате на площадке Python Package Index осел ряд вредоносных Python-пакетов, в которых содержались скрипты программы-вымогателя. Это был якобы эксперимент.

Молодой человек назвал пакеты “requesys“, “requesrs“ и “requesr“ — типичные ошибочные написания слова “requests“, которое является также именем популярной легитимной HTTP-библиотеки для Python.

На вредоносный код в PyPI обратили внимание исследователи из Sonatype. Например, один из опасных пакетов — “requesys“ — загрузили около 258 раз, причём большинство загрузивших просто опечаталась при поиске пакета “requests“.

Скрипты, которые юный хакер спрятал в пакет, искали директории «Документы», «Загрузки», «Изображения» в системе Windows, а затем шифровали их содержимое.

Одна из версий пакета “requesys“ содержала код шифрования и расшифровки в виде простого текста на Python. А вот в других вариантах эксперты нашли обфусцированный Base64 исполняемый файл, что затруднило анализ.

Напомним, что в середине марта стало известно о популярном NPM-пакете, который вдруг стал вредоносным: портил файловые системы из России и Белоруссии.

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru