Новая атака на цепочку поставок: десятки пакетов PyPI грузят инфостилер

Новая атака на цепочку поставок: десятки пакетов PyPI грузят инфостилер

Новая атака на цепочку поставок: десятки пакетов PyPI грузят инфостилер

Исследователи из стартапа Phylum обнаружили в каталоге PyPI около 30 пакетов, доставляющих инфостилер W4SP. По состоянию на 1 ноября вредоносный софт суммарно собрал свыше 5700 загрузок.

Вредоносные пакеты в рамках текущей атаки на цепочку поставок начали плодиться на PyPI с середины прошлого месяца; 22 октября был зафиксирован мощный вброс. Несколько находок с теми же IoC датировались июлем — по всей видимости, проба пера.

Анализ показал, что злоумышленники просто копируют популярные библиотеки и внедряют в базовый код инструкцию import. В большинстве случаев этот сильно обфусцированный фрагмент вставляется в setup.py или the __init__.py.

Имена вредоносных пакетов выглядят вполне невинно, иногда используется тайпсквоттинг. Список опасных находок (29 позиций) приведен в блог-записи Phylum; все перечисленные в нем проекты загружают трояна W4SP.

Два похожих пакета — pystile и threadings — недавно нашел на PyPI программист и исследователь Хауке Любберс (Hauke Lübbers). Оба содержат вредоносный код GyruzPIP, созданный на основе opensource-проекта EvilPIP (выложен на PyPI с пометкой «использовать только в образовательных целях»).

Для тестирования зловреда вирусописатели создали два репозитория на GitHub. Разбор кода GyruzPIP, проведенный в BleepingComputer, выявил функции инфостилера, такие как кража токенов Discord, паролей и куки из Chrome, вывод краденых данных на удаленный сервер через вебхук Discord.

Подобные находки на PyPI нередки, а в минувшем августе наблюдалось большое разнообразие. Исследователи обнаружили в открытом репозитории Python-пакеты, доставляющие бэкдоры, инфостилеры и даже DDoS-бот.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru