В репозитории PyPi нашли три пакета со скриптом, загружающим инфостилера

В репозитории PyPi нашли три пакета со скриптом, загружающим инфостилера

В репозитории PyPi нашли три пакета со скриптом, загружающим инфостилера

Исследователи из Fortinet обнаружили на сайте PyPi[.]org вредоносные пакеты colorslib, httpslib и libhttps, опубликованные под аккаунтом Lolip0p. До удаления из репозитория три модуля успели суммарно собрать более 550 загрузок.

Пользователь Lolip0p присоединился к PyPi-сообществу 7 января и в тот же день выложил в общий доступ colorslib и httpslib. Через пять дней он опубликовал libhttps; к этому времени два других пакета уже получили обновления. Всех зловредов по наводке экспертов вычистили из репозитория 14 января.

Примечательно, что злоумышленник не стал маскировать свои творения под популярные библиотеки. Вместо этого он использовал вполне безобидные имена и описания, способные убедить пользователей в благонадежности кода.

Проведенный в Fortinet анализ показал, что все три пакета содержат один и тот же скрипт setup.py, который пытается запустить PowerShell для загрузки исполняемого файла с Dropbox. Бинарник Oxzy.exe (уровень детектирования 25 из 69, согласно результатам VirusTotal от 17 января) — скорее всего, дроппер; он загружает в %USER%\AppData\Local\Temp\ другой исполняемый файл — update.exe.

По данным BleepingComputer, вредонос Oxzy.exe также распространяется под видом бесплатного генератора Discord Nitro.

На следующем этапе атаки update.exe (26 из 69, по состоянию на 17 января) дропает в ту же папку временных файлов дополнительные бинарники. Один из них, SearchProtocolHost.exe, некоторые антивирусы из коллекции VirusTotal опознают как инфостилер (20 из 70 на 17 января).

Подобные злоупотребления на PyPi.org нередки. Отчасти тому виной недостаточно тщательная проверка кодов (Malware Checks), загружаемых в публичное хранилище; в результате систему, по свидетельству Positive Technologies, можно с легкостью обойти.

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