Инфостилер Jarka прожил год на PyPI под видом инструментов интеграции ИИ

Инфостилер Jarka прожил год на PyPI под видом инструментов интеграции ИИ

Инфостилер Jarka прожил год на PyPI под видом инструментов интеграции ИИ

Эксперты «Лаборатории Касперского» нашли на PyPI два схожих пакета, якобы реализующих доступ к API популярных ИИ-моделей — GPT-4 Turbo и Claude AI. Анализ показал, что истинной целью в обоих случаях является внедрение зловреда JarkaStealer.

Вредоносные библиотеки gptplus и claudeai-eng были загружены в репозиторий Python-кодов в ноябре прошлого года, притом из-под одного и того же аккаунта. До удаления с подачи Kaspersky их скачали более 1700 раз пользователи из 30 стран (в основном жители США, Китая, Франции, Германии и России).

 

Описания содержали инструкции по созданию чатов для ИИ-ботов и примеры работы с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM). Для имитации заявленной функциональности в код был встроен механизм взаимодействия с демопрокси ChatGPT.

При запуске параллельно происходит загрузка с GitHub файла JavaUpdater.jar — инфостилера Jarka. При отсутствии у жертвы софта Java с Dropbox скачивается JRE.

Внедряемый таким образом вредонос умеет выполнять следующие действия в системе:

  • собирать системную информацию;
  • воровать информацию из браузеров;
  • прерывать процессы Google Chrome и Microsoft Edge (чтобы вытащить сохраненные данные);
  • отыскивать сессионные токены в Telegram, Discord, Steam, чит-клиенте Minecraft;
  • делать скриншоты.

Украденные данные архивируются и передаются на C2-сервер. После этого файл с добычей удаляется с зараженного устройства, чтобы скрыть следы вредоносной активности.

Как оказалось, владельцы JarkaStealer продают его в Telegram по модели MaaS (Malware-as-a-Service, «вредонос как услуга»), однако за доступ уже можно не платить: исходники были опубликованы на GitHub. В рекламных сообщениях и коде зловреда обнаружены артефакты, позволяющие заключить, что автор стилера владеет русским языком.

«Обнаруженная кампания подчёркивает постоянные риски, связанные с атаками на цепочки поставок, — отметил эксперт Kaspersky GReAT Леонид Безвершенко. — При интеграции компонентов с открытым исходным кодом в процессе разработки критически важно проявлять осторожность. Мы рекомендуем организациям внедрять строгую проверку целостности кода на всех этапах разработки, чтобы убедиться в легитимности и безопасности внешнего программного обеспечения или внешних компонентов».

Тем, кто успел скачать gptplus или claudeai-eng, рекомендуется как можно скорее удалить пакет, а также обновить все пароли и сессионные токены.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru