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.

Подпишитесь на новости

68% инцидентов без аналитика: что обещает ИИ в MaxPatrol O2

Очередь инцидентов растёт, а дополнительных аналитиков из воздуха не выдают. Positive Technologies предлагает разгрузить SOC с помощью каскада ИИ-моделей MaxPatrol O2. По данным компании, система автоматически закрывает 68% инцидентов, тратя на каждый около 15-20 секунд. По оставшимся аналитик получает вердикт с объяснением менее чем за 15 минут.

Работа разделена на два этапа. Сначала ML-модели оценивают инциденты и закрывают ложные срабатывания.

Подозрительные случаи передаются ИИ-агенту: он строит гипотезу, проверяет её по событиям из разных источников и готовит отчёт. Получается распределение обязанностей, похожее на работу первой и второй линий SOC.

В отчёте приводятся собранные события и похожие инциденты с вердиктами. Каждый факт можно проследить до исходного события. Степень самостоятельности системы настраивается: например, автоматическое закрытие можно разрешить только для отдельных классов инцидентов.

Разработчик также заявляет о совпадении вердиктов MaxPatrol O2 с вердиктами облачного сервиса PT X, сверенными с решениями аналитиков, более чем в 98% случаев.

В планах компании сократить долю инцидентов, требующих ручной работы, до 10%. Продукт доступен в облачной версии и для развёртывания в инфраструктуре заказчика.

Аналитиков из SOC пока не вычёркивают. Им обещают убрать значительную часть рутины, чтобы до подозрительной активности руки доходили раньше, чем до отчёта о пропущенной атаке.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru