Поддельный пакет для WhatsApp из NPM сливает сообщения и контакты

Поддельный пакет для WhatsApp из NPM сливает сообщения и контакты

Поддельный пакет для WhatsApp из NPM сливает сообщения и контакты

В экосистеме JavaScript обнаружили очередную, но особенно неприятную атаку на цепочку поставок. В каталоге NPM более полугода распространялся вредоносный пакет lotusbail, который выдавал себя за библиотеку для работы с WhatsApp API (принадлежит признанной в России экстремистской организации и запрещённой корпорации Meta) — и при этом тихо воровал переписку, контакты и учётные данные пользователей.

На находку обратили внимание исследователи из Koi Security, опубликовав подробный технический разбор. К моменту обнаружения пакет успели скачать более 56 тысяч раз, что делает ситуацию далеко не нишевой.

В отличие от многих зловредов в NPM, которые ломаются или выдают себя странным поведением, lotusbail был практически идеальной подделкой. Его авторы просто склонировали популярную библиотеку @whiskeysockets/baileys, которая используется для работы с WhatsApp Web через WebSocket, и аккуратно встроили в неё вредоносный код.

 

Снаружи всё выглядело легитимно: приложения на базе lotusbail спокойно отправляли и получали сообщения. Но параллельно библиотека:

  • перехватывала все входящие и исходящие сообщения;
  • собирала медиафайлы;
  • вытаскивала списки контактов с номерами телефонов;
  • сохраняла WhatsApp-сессии, токены и коды привязки устройств.

 

Причём перехватывались не только новые сообщения, но и исторические данные, доступные через API.

Самая опасная часть — использование механизма «сопряжение устройств» в WhatsApp. В коде пакета был зашит жёстко заданный, зашифрованный AES код привязки, который незаметно подключал устройство злоумышленника к аккаунту жертвы.

 

В результате атакующий получал постоянный доступ к WhatsApp-аккаунту, который сохранялся даже после удаления вредоносного пакета из проекта.

Проще говоря, удалить lotusbail недостаточно. Чтобы полностью закрыть дыру, жертве нужно вручную отвязать все устройства в настройках WhatsApp.

Собранные данные дополнительно шифровались с помощью кастомной реализации RSA. Это не имело отношения к сквозному шифрованию WhatsApp — цель была другой: спрятать утечки от систем мониторинга и сетевых средств защиты.

Эксперты отмечают, что атака отлично иллюстрирует главную проблему экосистемы open source: функциональность маскирует вредоносную логику. NPM остаётся одной из самых привлекательных целей для атак на цепочки поставок — из-за масштаба, доверия разработчиков и низкого порога публикации пакетов.

Ранее в новом докладе властей Великобритании прозвучала мысль, что разработка зашифрованных мессенджеров вроде WhatsApp теоретически может считаться «враждебной деятельностью».

В R-Vision SGRC появилась возможность управления операционными рисками

R-Vision сообщила о расширении функциональности системы R-Vision SGRC. В обновлённой версии добавлены новые инструменты для управления рисками информационной безопасности и операционными рисками в целом. Новый функционал ориентирован прежде всего на организации с высокой регуляторной нагрузкой — банки, страховые и другие финансовые компании.

Для них управление рисками напрямую связано с устойчивостью бизнеса и выполнением требований регуляторов. Впервые обновлённую версию продукта представят на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах».

В основе изменений — подход, при котором каждый риск рассматривается как отдельный объект со своим жизненным циклом. Он фиксируется в момент выявления и обрабатывается индивидуально: с собственным воркфлоу, ответственными и сроками.

Такой механизм не зависит от общего цикла периодического пересмотра и позволяет выстраивать непрерывную работу с рисками. Если меняются исходные параметры или статус мероприятий по их снижению, система инициирует переоценку и направляет риск на дополнительный анализ.

При анализе система автоматически дополняет данные бизнес-контекстом, доступным в организации. Например, учитывается ценность актива и его роль в бизнес-процессах. Это реализовано через интеграции со смежными информационными системами и должно помочь более точно оценивать приоритеты.

Для упрощения запуска предусмотрены преднастроенный воркфлоу и типовая методика оценки операционных рисков, разработанная R-Vision. При необходимости её можно адаптировать под требования конкретной компании или создать собственную методику с помощью встроенного конструктора.

По сути, с расширением функциональности R-Vision SGRC выходит за рамки исключительно ИБ-рисков и становится инструментом для комплексного управления рисками на уровне всей организации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru