Сотни Python-пакетов содержат код для кражи конфиденциальных данных

Сотни Python-пакетов содержат код для кражи конфиденциальных данных

Сотни Python-пакетов содержат код для кражи конфиденциальных данных

На протяжении последнего полугода исследователи наблюдали за киберпреступной кампанией, которая постепенно совершенствовалась и набирала силу. Цель этой кампании — установить на опенсорсные платформы вредоносные пакеты для кражи данных.

Всего таких пакетов нашлось 272, а их общее число загрузок составило около 75 тысяч. Команда Checkmarx Supply Chain Security, наблюдавшая за этой активностью с апреля, нашла скрытый злонамеренный код, вытаскивающий конфиденциальные данные жертвы.

При этом эксперты отмечают заметно растущий уровень профессионализма киберпреступников, поскольку в последних атаках они усовершенствовали слои обфускации и способы ухода от детектирования.

В качестве примера исследователи приводят файл «_init_py», загружающийся только после проверки хоста: если это виртуальная система, вредонос просто не запустится.

Операторов зловреда интересует следующая информация:

  • наличие работающих антивирусов в системе;
  • список задач, пароли от Wi-Fi, информация о хосте;
  • учётные данные, история браузера, cookies, платёжные сведения — всё это должно быть сохранено в браузере;
  • данные криптовалютных кошельков вроде Atomic и Exodus;
  • телефонные номера, адреса электронной почты, значки Discord;
  • данные игрока в Minecraft и Roblox.

Помимо этого, вредонос снимает скриншоты и крадёт определённые файлы, хранящиеся на рабочем столе и в директориях «Изображения», «Музыка», «Документы», «Видео», «Загрузки».

Буфер обмена жертвы также постоянно мониторится: зловред пытается найти и подменить там адреса криптокошельков.

При этом интересно, что злоумышленники используют в пакетах не менее 70 слоёв обфускации.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru