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.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru