В каталог PyPI просочились 10 вредоносных пакетов, загружающих инфостилер

В каталог PyPI просочились 10 вредоносных пакетов, загружающих инфостилер

В каталог PyPI просочились 10 вредоносных пакетов, загружающих инфостилер

Администраторы каталога Python-софта — Python Package Index (PyPI) удалили десять вредоносных пакетов. Это очередной случай, подтверждающий тенденцию размещения злонамеренного софта в популярных репозиториях.

Скорее всего, размещая вредоносных код на всем известных площадках (PyPI, Node Package Manager (npm) и Maven Central), злоумышленники преследуют цель — скомпрометировать сразу много организаций.

Специалисты по кибербезопасности предупреждают разработчиков о необходимости тщательно проверять код перед его загрузкой даже из проверенного репозитория.

На новый набор вредоносных пакетов в PyPI обратили внимание исследователи из Spectralops.io (принадлежит Check Point). Как выяснили эксперты, зловреды представляли собой дропперы для загрузки вредоносной программы, похищающей данные пользователя.

Авторы пакетов сознательно старались придать им максимально легитимный вид, а в некоторых случаях — даже замаскировать под другие популярные пакеты, размещенные в PyPI.

В Check Point отметили, что злоумышленники встроили вредоносный код в скрипт инсталлятора пакетов. Когда разработчик запускал команду “pip”, злонамеренная составляющая запускалась незаметно для него и в фоне устанавливала дроппер.

В качестве примера исследователи приводят пакет “Ascii2text”, у которого вредоносный код содержался в файле “_init_.py“, который импортировался скриптом “setup.py“. Как только разработчик пытался установить пакет, код злоумышленников загружал и выполнял скрипт, задача которого — собрать пароли и выгрузить их на Discord-сервер. По словам Check Point, вредоносный пакет был точной копией популярного, даже полностью копировал имя и описание.

Три из девяти выявленных пакетов — Pyg-utils, Pymocks и PyProto2 — создал один и тот же злоумышленник. Команда Check Point ещё раз подчеркнула, насколько важно для девелоперов проверять загружаемый код.

Напомним, на днях мы писали о школьнике из Вероны, который ради фана и эксперимента загрузил шифровальщик в PyPI-репозиторий. А в середине марта популярный NPM-пакет вдруг стал вредоносным и начал портить 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