Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies запустила сервис PT PyAnalysis, предназначенный для обнаружения подозрительных и вредоносных Python-пакетов. Теперь компания объявила о старте сбора заявок на ранний доступ к новому инструменту.

Проблема разработчиков, использующих Python-пакеты, давно известна: приходится внимательно изучать внешние зависимости и учитывать их анализ при разработке.

Специалисты Positive Technologies на протяжении восьми месяцев изучали репозиторий PyPI и за это время смогли обнаружить 175 вредоносных пакетов. Интересно, что некоторые из них находились там с 2018 года.

Из вредоносных программ в таких пакетах были выявлены трояны, похищающие данные пользователей (63%), бэкдоры (20%), загрузчики (6%) и программы-вымогатели (1%).

Интересно также, что средняя продолжительность жизни вредоносного пакета до его удаления составила 13 дней. В течение этих двух недель злоумышленники могут неоднократно заразить устройства пользователей софта.

Авторы вредоносных пакетов маскируют их под легитимные и чаще всего применяют для кражи данных. Несмотря на собственную систему проверки кода на pypi.org (Malware Checks), эксперты Positive Technologies указывают на её несостоятельность: достаточно легко обходится.

По словам специалистов, PyAnalysis уникальна максимальной автоматизацией. Например, пользователь может через API отправить название Python-пакета на проверку, после чего получит оценку его опасности. Предусмотрены вердикты «clean», «suspicious», «malicious».

Более того, сервис подробно объяснит, почему тот или иной пакет является вредоносным. Оставить заявку на доступ к сервису можно на странице PT PyAnalysis.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru