Разработчикам софта для Azure подсунули 200 шпионских NPM-пакетов

Разработчикам софта для Azure подсунули 200 шпионских NPM-пакетов

Разработчикам софта для Azure подсунули 200 шпионских NPM-пакетов

Специалисты DevOps-компании JFrog обнаружили в репозитории npm 218 вредоносных пакетов, предназначенных для использования в проектах на основе SDK Azure. Получив уведомление, операторы веб-сервиса быстро удалили опасные находки, однако к тому времени их успели скачать в среднем по 50 раз.

Согласно блог-записи JFrog, внедренный в npm-пакеты зловред нацелен на кражу персональных данных, позволяющих установить личность (personal identifiable information, PII). Чтобы скрыть истинные намерения, автор новой атаки на цепочку поставок применил тайпсквоттинг — позаимствовал имена легитимных библиотек, но без префикса @azure.

По всей видимости, этот элемент социальной инженерии рассчитан на невнимательность пользователей: npm-пакеты, ориентированные на Microsoft Azure, еженедельно скачивают десятки миллионов раз, но при установке разработчик может по ошибке опустить @azure, отдавая команду npm install.

Чтобы отвести от себя подозрения, злоумышленник публиковал свои пакеты под уникальными юзернеймами, используя скрипт для автоматизации процесса. Он также фальсифицировал номера версий, выдавая зловреда за новый вариант хорошо известной библиотеки (например, за сборку 99.10.9), то есть создавал задел для атаки вида «путаница зависимостей».

Экспресс-тест показал, что вредоносный код, распространяемый в рамках выявленной кампании, запускается автоматически после установки пакета и сливает на сторону следующую информацию:

  • листинг каталогов C:\, D:\, / и /home;
  • имя пользователя;
  • домашний каталог пользователя;
  • текущий рабочий каталог;
  • IP-адреса всех сетевых интерфейсов;
  • IP-адреса серверов DNS в настройках;
  • имя (успешно) установленного вредоносного пакета.

Все эти данные выводятся на удаленный сервер двумя способами: через HTTPS-запрос POST или DNS-запрос, в который вставлена вся украденная информация в виде шестнадцатеричного числа. Имя узла назначения (425a2[.]rt11[.]ml) вшито в код зловреда.

Исследователи полагают, что вредоносная полезная нагрузка в данном случае используется для проведения разведки перед боем, и за ней может последовать более серьезная угроза. Не исключено также, что это попытка выявить уязвимости в популярном софте для Azure и получить от Microsoft премию в рамках программы bug bounty.

Целевые атаки при помощи вредоносных загрузок в npm, PyPI и другие публичные хранилища кодов нередки, и операторы таких веб-сервисов стараются быстро реагировать на такие инциденты. Исследователи из JFrog выслали уведомление о новых находках через два дня после их публикации, и в npm все оперативно вычистили, но зловред все-таки успел проникнуть на тысячи устройств.

Снизить риски в отношении подобных атак, по мнению экспертов, поможет более тщательная проверка публикаций в репозиториях, а также усиление защиты. Можно, к примеру, включить в процедуру регистрации тест CAPTCHA — он затруднит массовое создание аккаунтов, и вычислить злоумышленника станет проще.

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

Активность фишеров за месяц возросла на 17% за счет использования ИИ

Согласно статистике KnowBe4, в феврале 2025 года число фишинговых писем возросло на 17% в сравнении с показателями шести предыдущих месяцев. Основная масса таких сообщений (82%) содержала признаки использования ИИ.

Подобная возможность, по словам экспертов, позволяет усилить полиморфизм атак фишеров — рандомизацию заголовков, содержимого, отправителей поддельных писем.

Незначительные изменения, на лету привносимые ИИ, позволяют с успехом обходить традиционные средства защиты — блок-листы, статический сигнатурный анализ, системы защиты класса SEG.

По данным KnowBe4, больше половины полиморфных фишинговых писем (52%) рассылаются с взломанных аккаунтов. Для обхода проверок подлинности отправителя злоумышленники также используют фишинговые домены (25%) и веб-почту (20%).

Более того, использование ИИ позволяет персонализировать сообщения-ловушки за счет динамического (в реальном времени) сбора информации об адресатах из открытых источников, а также сделать их настолько убедительными, что получатель даже не заподозрит подвох.

По данным KnowBe4, активность фишеров, освоивших новые возможности, за год возросла на 53%. Рост количества случаев использования ИИ в атаках отметили и другие эксперты. Для эффективного противодействия новой угрозе нужны более совершенные ИБ-инструменты — скорее всего, на основе того же ИИ.

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