В NuGet вычистили вредоноса, за два месяца он мог выстрелить 170 000 раз

В NuGet вычистили вредоноса, за два месяца он мог выстрелить 170 000 раз

В NuGet вычистили вредоноса, за два месяца он мог выстрелить 170 000 раз

Исследователи из JFrog обнаружили новую атаку на цепочку поставок. В каталоге NuGet были найдены 13 вредоносных пакетов, за которыми на момент удаления суммарно числилось около 170 тыс. загрузок.

Вредоносные модули для .NET-проектов были опубликованы в период с 3 января по 12 марта. Чтобы ввести в заблуждение разработчиков софта, злоумышленники использовали тайпсквоттинг.

Наибольшее количество загрузок собрали фейки Coinbase.Core (> 120 тыс.), Anarchy.Wrapper.Net (> 30 тыс.) и DiscordRichPresence.API (> 14 тыс.). Эксперты не исключают, что счет был искусственно вздут с помощью ботов, чтобы усилить иллюзию легитимности.

Вредоносная начинка во всех случаях одинакова: это PowerShell-сценарий, автоматически исполняемый при установке пакета. Скрипт изменяет системные настройки, чтобы снять ограничения на запуск PowerShell, и загружает с удаленного сервера целевой пейлоад — исполняемый файл Windows.

Анализ показал, что это кастомный зловред, умеющий воровать криптовалюту (выводит содержимое кошельков с помощью вебхуков Discord), извлекать и запускать коды из архивов Electron, а также получать с C2 обновления. Уровень детектирования вредоноса очень низкий, штатная защита Windows — Microsoft Defender — его тоже не обнаруживает.

Проведение атаки облегчило наличие в устаревших версиях Visual Studio опции, позволяющей внести вредоносный PowerShell в папку tools пакета NuGet: это обеспечило скрипту автозапуск при определенных событиях — в данном случае при установке модуля. Более новые версии Visual Studio игнорируют install.ps1 и uninstall.ps1, но допускают беспрепятственный запуск init.ps1, и даже не выводят предупреждение.

Подобные механизмы автозапуска, по словам экспертов, являются основной причиной большого количества злоупотреблений в экосистемах NPM и PyPI. На NuGet.org такого разгула до сих пор не наблюдалось.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru