Утёкший токен доступа GitHub подверг опасности ключевые Python-репозитории

Утёкший токен доступа GitHub подверг опасности ключевые Python-репозитории

Утёкший токен доступа GitHub подверг опасности ключевые Python-репозитории

Исследователи в области кибербезопасности случайно наткнулись на скомпрометированный токен GitHub, который мог открыть привилегированный доступ к основным Python-репозиториям — Python Package Index (PyPI) и Python Software Foundation (PSF).

На персональный токен доступа GitHub обратили внимание специалисты компании JFrog. По их словам, токен просочился в публичный контейнер Docker, размещённый на Docker Hub.

«Это можно назвать исключительным случаем, поскольку переоценить степень риска при попадании в третьи руки просто нельзя. Условный злоумышленник мог внедрить вредоносный код в пакеты PyPI и оставить закладки даже в самом языке PyPI», — пишет JFrog.

Кроме того, атакующий мог воспользоваться административным доступом для организации масштабной кибератаки на цепочку поставок, заложив в исходном коде Python вредоносную составляющую.

В JFrog также отмечают, что токен обнаружился внутри контейнера Docker, он лежал в скомпилированном Python-файле «build.cpython-311.pyc».

28 июня 2024 года эксперты передали информацию об утечке, связанной, как оказалось, с аккаунтом администратора PyPI Дарбина. Исследователи не нашли признаков использования токена в аатках.

 

«При разработке cabotage-app5 локально и работе над частью кодовой базы я постоянно сталкивался с ограничениями по скорости API GitHub. Как правило, такие ограничения применяются к анонимному доступу», — объяснял сам Дарбин.

«Я изменил свои локальные файлы, добавив туда собственный токен доступа, хотя должен был настроить приложение GitHub».

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru