Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

В экосистеме ИИ-разработки всплыла неприятная история: исследователи из Endor Labs обнаружили, что популярная Python-библиотека LiteLLM, у которой больше 95 млн загрузок в месяц, была скомпрометирована в репозитории PyPI. Через заражённые версии злоумышленники распространяли многоступенчатый бэкдор.

Речь идёт о версиях 1.82.7 и 1.82.8. Причём в официальном GitHub-репозитории проекта такого вредоносного кода не было.

Проблема возникла именно в пакетах, опубликованных в PyPI: туда попал файл с закладкой, который декодировал и запускал скрытую нагрузку сразу после импорта библиотеки.

Во второй заражённой версии, 1.82.8, схема стала ещё жёстче. Пакет устанавливал .pth-файл в директорию site-packages, из-за чего вредоносный код мог запускаться вообще при любом старте Python, даже если сам LiteLLM никто не импортировал.

После запуска зловред начинал искать самое ценное: SSH-ключи, токены AWS, GCP и Azure, секреты Kubernetes, криптокошельки и другие конфиденциальные данные. Если заражение происходило в контейнерной или кластерной среде, вредонос пытался двигаться дальше по инфраструктуре, в том числе через развёртывание привилегированных подов на узлах Kubernetes.

Для закрепления на хосте атакующие, как сообщается, ставили systemd-бэкдор sysmon.service, который регулярно связывался с командным сервером и мог получать новые команды или дополнительные вредоносные модули.

Специалисты считают, что за атакой стоит группировка TeamPCP, которая в последнее время явно разошлась: до этого её уже замечали в инцидентах, затронувших GitHub Actions, Docker Hub, npm и OpenVSX.

Украденные данные, по информации исследователей, шифровались и отправлялись на сервер атакующих. Для маскировки использовались домены, внешне похожие на легитимные, например models.litellm[.]cloud и checkmarx[.]zone.

Сейчас разработчикам и DevOps-командам советуют как можно быстрее проверить окружение. Последней известной чистой версией LiteLLM считается 1.82.6. Если в системе использовались 1.82.7 или 1.82.8, нужно проверить наличие файла litellm_init.pth, артефактов вроде ~/.config/sysmon/sysmon.py и сервиса sysmon.service.

R-Vision VM научилась искать уязвимости в контейнерах и закрытых сегментах

Компания R-Vision выпустила версию 6.6 своей системы управления уязвимостями. Теперь продукт проверяет веб-приложения, контейнерные среды Docker и Kubernetes, а до изолированных контуров добирается с помощью мобильного сканера.

Новый веб-аудит обнаруживает и инвентаризирует ресурсы, после чего ищет связанные с ними уязвимости.

Возможности пока называются базовыми, поэтому полноценную замену специализированному DAST никто не обещает. Зато данные попадают в общую систему управления уязвимостями вместе с результатами остальных проверок.

Контейнерный аудит охватывает Docker и Kubernetes, включая анализ в runtime. R-Vision VM собирает информацию о составе и текущем состоянии среды, выявляет проблемы и отображает результаты в карточке соответствующего хоста.

Самое любопытное нововведение — мобильный сканер для сегментов, куда центральная VM-система дотянуться не может. Компонент устанавливается на ноутбук и работает без отдельных серверов. Специалист может приехать в закрытый контур, провести аудит и затем загрузить результаты в центральную R-Vision VM.

Сканер поддерживает режимы White Box, Black Box, Compliance и веб-аудит, выполняет инвентаризацию и рассчитан на проверку до 2000 хостов. Основные сценарии — объекты КИИ, удалённые филиалы, изолированные сети, выездные проверки и временные проекты. Получается своеобразный чемоданчик аудитора, только вместо отвёрток внутри детекты уязвимостей.

В версии 6.6 также расширили инвентаризацию ESXi, vCenter и сетевого оборудования, обновили Compliance-проверки, дашборды, политики автоматизации и экспорт данных. Агентов теперь можно обновлять из интерфейса, а первоначальную настройку упрощает мастер установки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru