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

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru