Модули NPM, PyPI и Gems можно заразить с помощью тайпсквоттинга

Модули NPM, PyPI и Gems можно заразить с помощью тайпсквоттинга

Опубликованы результаты эксперимента по использованию методов тайпсквоттинга для распространения вредоносного ПО в репозиториях модулей для языков программирования Python, Node.JS и Ruby. Метод основан на том, что популярные репозитории модулей для разработчиков позволяют любому желающему разместить свою библиотеку.

При этом они не проверяют её содержимое и допуская выполнение произвольного кода в момент установки. В том числе репозитории допускают загрузку библиотек, имена которых почти полностью совпадает с названием других популярных библиотек. Расчёт делается на то, что пользователь допустит опечатку при наборе имени или не заметит различий выбирая модуль из списка. Забегая вперёд можно сказать, что метод позволил получить контроль над более чем 17 тысячами хостов и на 8 тысячах систем выполнить код с правами администратора.

Для оценки эффективности метода в репозиториях PyPI (Python), Npmjs.com (Node.js) и rubygems.org (Ruby) было размещено 214 подставных пакетов, имена для которых были выбраны в соответствии с тремя основными критериями: опечатки в названии (например, coffee-script вместо coffe-script), незарегистрированные варианты имён из стандартной библиотеки (например, urllib2) и имена, вычисленные алгоритмами оценки схожести имён (например, req7est вместо request). В качестве полезной нагрузки в фиктивные модули был добавлен код, отправляющий запрос на сервер сбора статистики. Модули добавлялись в репозитории постепенно в течение нескольких месяцев, чтобы не вызвать подозрений со стороны администраторов, сообщает opennet.ru.

Результат превзошёл все ожидания - на сервере было зафиксировано 45334 запросов от 17289 уникальных хостов. Т.е. если бы метод был применён для организации атаки, то удалось бы захватить управление над более чем 17 тысячами компьютеров, чего более чем достаточно для развёртывания ботнета. Более того, в 43.6% случаев (на 8552 хостах) код был выполнен с правами администратора (!), позволяющими полностью контролировать операционную систему. 15221 хоста были поражены через пакеты PyPi, 1631 через rubygems и 525 через NPM. 8614 захваченных хостов работают под управлением Linux, 6174 - Windows и 4758 - OS X. Наиболее популярным фиктивным пакетом стал urllib2, который за две недели оказался установленным на 3929 системах.

В качестве мер по противостоянию подобным атакам предлагается:

  • Запретить в пакетных менеджерах выполнение встроенных в пакет обработчиков различных стадий установки, которые позволяют запустить произвольный код на системе пользователя в момент установки модуля;
  • Подготовить список типовых опечаток и проверять схожесть названий с использованием метода Дамерау — Левенштейна для наиболее популярных пакетов;
  • Анализировать логи на наличие 404-ошибки (файл не найден) и блокировать фигурирующие в них неверные названия пакетов.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Вышел бесплатный GPU-дешифратор для Linux-вымогателя Akira

Исследователь Йоханес Нугрохо выпустил бесплатный инструмент для расшифровки файлов, пострадавших от Linux-версии вымогателя Akira. Уникальность дешифратора заключается в использовании мощности графических процессоров (GPU) для восстановления ключей шифрования.

Изначально Нугрохо взялся за создание утилиты, чтобы помочь другу. Он предполагал, что задача займёт около недели, учитывая метод создания ключей шифрования в Akira.

Однако проект пришлось доводить до ума целых три недели, плюс он потребовал затрат на GPU-ресурсы в размере 1200 долларов США.

Особенность Akira заключается в использовании текущего времени с точностью до наносекунд в качестве сида для генерации уникальных ключей шифрования. Эти ключи дополнительно защищаются RSA-4096 и добавляются в конец каждого зашифрованного файла.

 

Поскольку вымогатель шифрует несколько файлов одновременно в многопоточном режиме, определить точную временную метку затруднительно. Изучив журналы событий и метаданные файлов, исследователь сузил диапазон поиска и применил мощные GPU-сервисы облачных платформ RunPod и Vast.ai.

Используя шестнадцать графических процессоров RTX 4090, ему удалось подобрать ключ примерно за 10 часов, хотя при большом объёме файлов процесс может занять несколько дней.

 

Дешифратор уже опубликован на GitHub с подробными инструкциями, однако автор напоминает пользователям о необходимости предварительного резервного копирования данных, поскольку неправильный ключ может привести к повреждению файлов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru