В npm нашлись 48 пакетов, разворачивающих обратный шелл в системах жертв

В npm нашлись 48 пакетов, разворачивающих обратный шелл в системах жертв

В npm нашлись 48 пакетов, разворачивающих обратный шелл в системах жертв

В репозитории npm нашли новый набор из 48 вредоносных пакетов, которые могут разворачивать обратный шелл в скомпрометированных системах. О новой угрозе сообщили исследователи из Phylum.

В отчёте экспертов упоминается, что авторы использовали вводящие в заблуждение имена пакетов, чтобы последние выглядели легитимно. Кроме того, в них содержался обфусцированный JavaScript, отвечающий за разворачивание обратного шелла.

Все пакеты опубликованы от лица одного пользователя — hktalent (GitHubX). С утра доступными оставались 39 из 48 выложенных проектов.

Как отмечают специалисты, цепочка атаки начинается после установки пакета. Специальный хук в файле package.json вызывал JavaScript-код, который, как отмечалось выше, и разворачивал обратный шелл на rsh.51pwn[.]com.

«Конкретно в этом случае злоумышленник разместил десятки с виду легитимных проектов, но на самом деле содержащих несколько слоёв обфускации. Автор также использовал и другие методы, позволяющие незаметно установить на атакованную машину обратный шелл», — пишет Phylum.

Эксперты выложили имена выявленных пакетов:

 

Напомним, месяц назад в репозитории npm впервые нашли опенсорсный руткит в пакете. А совсем недавно в анализатор CodeScoring от Profiscope добавили фид Kaspersky об opensource-угрозах.

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