Забэкдоренный SentinelOne SDK был загружен с PyPI более 1000 раз

Забэкдоренный SentinelOne SDK был загружен с PyPI более 1000 раз

Забэкдоренный SentinelOne SDK был загружен с PyPI более 1000 раз

Эксперты ReversingLabs обнаружили в PyPI зловреда, замаскированного под комплект разработчика (SDK) от SentinelOne. Как оказалось, вредоносный пакет действительно облегчает доступ к API ИБ-компании, но при этом содержит бэкдор, ворующий конфиденциальные данные из систем разработчиков.

Фальшивка, явно созданная для атаки на цепочку поставок, была загружена в публичный репозиторий 11 декабря из-под аккаунта возрастом меньше недели. В течение двух следующих дней автор вредоносного проекта выпустил 20 обновлений. Согласно статистике PyPI, забэкдоренный софт, заимствующий известное имя, скачали более 1000 раз до того, как он был изъят из загрузок.

 

Проведенный в ReversingLabs анализ показал, что поддельная библиотека представляет собой полнофункциональный клиент SentinelOne, но содержит также два дополнительных файла api.py. Эти довески активируются только при вызове связанного зависимостью компонента и демонстрируют подозрительное поведение — перечисляют файлы в папках, удаляют файлы и папки, создают новый процесс, подключаются к удаленному серверу по IP-адресу (54[.]254.189.27).

Добавленный бэкдор предназначен в основном для эксфильтрации данных среды разработки. С этой целью вредонос ворует историю выполнения шелл-команд и содержимое папки SSH — сохраненные ключи и конфигурационные данные, в том числе учетки и секреты для получения доступа к Git, Kubernetes и AWS. Собранная информация вместе с листингом корневого каталога отсылается на C2-сервер.

Разбор многочисленных апдейтов фейкового пакета показал, что вирусописатель совершенствовал функциональность сбора данных на различных платформах. Первоначальный вариант бэкдора не учитывал особенности ОС, под которой запущен, и Linux-версия алгоритма работала некорректно.

В рамках данной вредоносной кампании, которую исследователи нарекли SentinelSneak, были также опубликованы пять пакетов без вредоносных api.py — по всей видимости, тестовые образцы. Их загрузили на PyPI в период с 8 по 11 декабря.

В 2025 году спрос на ИИ-кадры в России возрос на 17%

По данным J’son & Partners Consulting, потребность российской экономики в специалистах в области ИИ в среднем на 5% превышает число предложений на рынке, и в ближайшие годы этот разрыв будет только увеличиваться.

В 2025 году аналитики зафиксировали рост спроса на подобные кадры на 17% — до 199 тыс. вакансий против 170 тыс. в 2024-м. Примечательна также такая цифра: в 2020-2025 годах доля спроса на ИИ-кадры в общем объеме потребности в ИТ-кадрах увеличилась почти в два раза.

Количество ИИ-экспертов в стране сейчас, по оценкам, составляет 100-120 тысяч (+15% в сравнении с 2024 годом). Из них 1-3 тыс. — это ML-инженеры, остальные — специалисты по созданию и интеграции ИИ-решений.

Основная причина разрыва между спросом и предложением — стремительное освоение ИИ-технологий. В России это происходит в рамках Национальной стратегии по развитию ИИ.

Системы образования не успевают приспосабливаться к новшествам: по оценкам, на перестройку учебных программ и процессов в таких случаях требуется от 7 до 10 лет. За это время требования к компетенциям выпускников успеют смениться несколько раз.

Российские вузы, колледжи, школы демонстрируют готовность адаптироваться к изменениям. Руку помощи им в подготовке востребованных кадров протянули крупные представители ИТ-отрасли, а государство при этом взяло на себя роль медиатора, тиражирующего лучшие практики.

 

В комментарии для «Ведомостей» заместитель гендиректора J’son & Partners Consulting Максим Столповский отметил, что на реализацию программ по подготовке аналитиков больших данных государство уже выделило около 15 млрд рублей. Со стороны бизнеса предполагается софинансирование в объеме не менее 6,4 млрд рублей.

Тем не менее, несмотря на запуск большого количества образовательных программ по ИИ, в том числе бесплатных, рост разрыва между спросом и предложением на этом рынке сохранится как минимум еще 2-3 года.

Основным вызовом в подготовке ИИ-кадров является нехватка преподавателей. В настоящее время эта проблема решается за счет дообучения принятых на работу выпускников смежных профессий.

Столповский считает, что эффективнее было бы привлекать к процессу преподавания профессионалов-практиков из частных компаний. Примеры тому в России уже есть; так, команда экспертов, оказывающих учебным заведениям менторскую помощь в рамках проекта VK Education (более 1100 человек, по итогам 2025 года), пополнилась знатоками ИИ.

Компания «Яндекс» в будущем году собирается предложить вузам помощь в обучении сотрудников применению ИИ в преподавании, научной работе, управлении процессом передачи знаний и практических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru