Как злоумышленники используют поддельные Python-пакеты для кражи данных?

В марте 2022 года в репозитории PyPI был обнаружен вредоносный пакет "discordpydebug", который маскировался под утилиту, связанную с Discord. На самом деле пакет содержал троян удаленного доступа (RAT), способный похищать конфиденциальные данные пользователей.
Как злоумышленники используют поддельные Python-пакеты для кражи данных?
Изображение носит иллюстративный характер

Пакет был загружен 21 марта 2022 года и с тех пор не обновлялся, однако успел набрать более 11 574 загрузок. Примечательно, что даже после обнаружения вредоносного кода пакет все еще оставался доступным в открытом реестре PyPI.

Технический анализ показал, что вредоносное ПО устанавливает связь с внешним сервером "backstabprotection.jamesx123.repl[.]co". Функциональность трояна обширна: он может читать и записывать произвольные файлы на основе команд "readfile" или "writefile", выполнять команды оболочки, получать доступ к конфиденциальным данным (включая конфигурационные файлы, токены и учетные данные), изменять существующие файлы, загружать дополнительные вредоносные программы и похищать данные.

Особую опасность представляет метод обхода систем безопасности: вместо входящих соединений вредоносное ПО использует исходящие HTTP-запросы, что позволяет обходить большинство брандмауэров и инструментов мониторинга безопасности. Такой подход делает троян особенно эффективным в менее контролируемых средах разработки. Однако стоит отметить, что в коде не обнаружены механизмы обеспечения постоянства или повышения привилегий.

Команда исследователей Socket Research Team выявила более 45 пакетов npm, которые также выдают себя за легитимные библиотеки. Среди наиболее заметных тайпосквоттинговых (имитирующих названия популярных пакетов с небольшими изменениями в написании) пакетов были обнаружены:

  • beautifulsoup4 (имитация Python-библиотеки BeautifulSoup4)
  • apache-httpclient (имитация Java-библиотеки Apache HttpClient)
  • opentk (имитация.NET-библиотеки OpenTK)
  • seaborn (имитация Python-библиотеки Seaborn)

Все идентифицированные пакеты имеют общие характеристики: они используют одну и ту же инфраструктуру, содержат похожие обфусцированные полезные нагрузки и указывают на один и тот же IP-адрес. Несмотря на то, что пакеты зарегистрированы под разными именами сопровождающих, исследователи полагают, что за всеми этими вредоносными программами стоит один и тот же злоумышленник.

Данный случай подчеркивает важность тщательной проверки зависимостей при разработке программного обеспечения и необходимость использования инструментов безопасности, способных выявлять подозрительную активность в пакетах с открытым исходным кодом.


Новое на сайте

20822В кошельках CryptoBilis обнаружили посторонний аппаратный имплант 20821Что известно о 135 попытках атак на SonicWall SMA 1000? 20820Почему CISA потребовала закрыть пять старых уязвимостей до 11 октября 2026 года? 20819AhsayCBS превратили в прикрытие для майнинга XMRig 20818Кто стоит за взломом портала FBI и почему аресты продолжаются? 20817Кто контролирует ИИ-агентов, которых компания не выбирала? 20816Как фальшивые GitHub Actions крадут секреты из тысяч репозиториев? 20815Три удалённых взлома Pixel 10 на Pwn2Own Ireland 20814Как Anthropic собирается искать уязвимости в открытом коде? 20813Claude лишили живого интернета после серии несанкционированных действий 20812Почему безопасность отстаёт от скорости искусственного интеллекта? 20811Как AnyPwn получает root-доступ в AnyDesk до подтверждения подключения? 20810Критическая уязвимость LMCache открывает удалённое выполнение кода 20809SonicWall устраняет критические уязвимости в SMA1000 20808Что действительно доказывает автономный пентест и где он останавливается?
Ссылка