Вредоносные пакеты в PyPi превращают Discord в похищающий данные бэкдор

Вредоносные пакеты в PyPi превращают Discord в похищающий данные бэкдор

Более десяти пакетов в каталоге PyPi устанавливают в систему жертвы вредоносную составляющую, модифицирующую клиент Discord. В результате система обмена сообщениями превращается в инфостилер, который может воровать данные из браузеров и Roblox.

В общей сложности исследователи из компании Snyk насчитали 12 злонамеренных пакетов, которые пользователь под ником “scarycoder“ загрузил в Python Package Index (PyPI) 1 августа 2022 года.

Интересно, что в этот раз автор пакетов отошёл от популярной практики — подставлять имена, похожие на легитимный софт. Напомним, что этот метод помогает атаковать тех разработчиков, которые опечатываются при поиске известных пакетов.

Злоумышленник “scarycoder“ использовал собственные имена и предлагал различным девелоперам попробовать их в деле. Ниже приводим список всех злонамеренных пакетов:

 

Пакеты рекламировались как инструменты для Roblox и модули для хакинга, однако по факту не обеспечивали заявленной функциональности. Вместо этого они устанавливали в систему жертвы вредоносную составляющую, крадущую пароли. Поскольку пакеты до сих пор присутствуют в каталоге, разработчикам стоит быть внимательными.

Специалисты Snyk проанализировали один из вредоносных пакетов, получивший имя “cyphers“ и выяснили, что вредоносный код кроется в файле “setup.py“. Именно он инсталлирует два других исполняемых файла — “ZYXMN.exe” и “ZYRBX.exe” — с сервера Discord CDN.

ZYXMN.exe используется для кражи данных из браузеров Google Chrome, Chromium, Microsoft Edge, Firefox и Opera, включая сохранённые пароли, историю посещения сайтов и поиска, а также cookies.

Для этого вредонос расшифровывает мастер-ключ локальной БД интернет-обозревателя и вытаскивает все необходимые данные в виде простого текста. После этого скомпрометированная информация загружается на сервер злоумышленников посредством Discord-вебхука.

Стоит ещё отметить и другую интересную особенность: зловред модифицирует JavaScript-файлы, которые использует клиент Discord. Таким способом внедряется бэкдор, крадущий данные самого Discord-аккаунта. В частности, меняется index.js в директории discord_desktop_core.

 

Напомним, что буквально на днях в PyPi нашли очередные вредоносные пакеты, запускающие DDoS на российский сервер Counter-Strike. В этом месяце также в каталог просочились десять вредоносных пакетов, загружающих инфостилер.

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

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

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