Новые пакеты в PyPI устанавливают троян WhiteSnake на Windows-компьютеры

Новые пакеты в PyPI устанавливают троян WhiteSnake на Windows-компьютеры

Новые пакеты в PyPI устанавливают троян WhiteSnake на Windows-компьютеры

В репозитории Python Package Index (PyPI) нашлась очередная порция вредоносных пакетов, доставляющих на Windows-компьютеры вредоносную программу WhiteSnake. Задача «белой змеи» — вытащить конфиденциальные данные жертвы.

Пакеты, которых стоит остерегаться, имеют следующие имена: nigpal, figflix, telerer, seGMM, fbdebug, sGMM, myGens, NewGends и TestLibs111. Их загрузил злоумышленник с ником WS.

«В упомянутых пакетах можно найти зашифрованный Base64 исходный код Python-скриптов. Он располагается в файлах setup.py. В зависимости от версии операционной системы конечный пейлоад устанавливается после инсталляции Python-пакетов», — пишет в отчёте команда Fortinet FortiGuard Labs.

Если на целевом компьютере установлена Windows, жертва получает в систему вредонос WhiteSnake. Пользователям Linux достаётся скрипт на Python, собирающий конфиденциальную информацию.

В феврале прошлого года мы писали про WhiteSnake, который может атаковать как Windows, так и Linux. Тем не менее функциональность трояна в *nix-системах ограничена.

Летом прошлого года киберпреступники рассылали WhiteSnake российским компаниям от лица Роскомнадзора.

«Белая змея» может вытаскивать данные из браузеров, криптовалютных кошельков и популярных приложений: WinSCP, CoreFTP, Windscribe, Filezilla, AzireVPN, Snowflake, Steam, Discord, Signal и Telegram.

 

Исследователи из Checkmarx считают, что за распространением WhiteSnake стоит группировка PYTA31. Интересно, что найденные в PyPI пакеты демонстрируют функциональность клипера — вредоноса, перехватывающего данные в буфере обмена.

ИИ-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru