又一起npm供应链攻击正在悄然蔓延,病毒通过受感染的软件包窃取密钥和敏感数据,波及众多开发者环境。安全研究人员发现,此次攻击与上个月被归因于TeamPCP的开源感染事件存在大量重叠。
应用安全厂商Socket和StepSecurity披露,一种具有自我传播能力的CanisterWorm类恶意软件已入侵多个与Namastex Labs(一家智能体AI公司)相关的npm软件包。此次攻击明显针对特定的开发者工作流程,而非普通消费级npm用户。目前已确认被感染的软件包仍在持续被安全团队识别和追踪,整体攻击规模仍在调查之中。
根据StepSecurity的记录,受感染的pgserve版本于4月21日UTC时间22:14首次发布,随后当天又有两个恶意版本相继上线。
Socket指出,此次蠕虫攻击事件与TeamPCP上个月借助Trivy供应链漏洞发动的早期CanisterWorm攻击存在多处相似之处。那批攻击之所以被命名为CanisterWorm,是因为攻击者借助ICP容器(canister)投递额外的恶意载荷并窃取数据。
尽管此次Namastex相关软件包中使用的容器与Socket此前记录的TeamPCP CanisterWorm攻击中的容器并非同一个,但Socket研究团队指出,二者在攻击手法、作战风格和代码谱系上存在"高度重叠",不过目前尚未将本次npm软件包感染事件正式归因于TeamPCP。
Socket在报告中写道:"在此次新发现的npm事件中,恶意软件采用了相同的核心攻击手段:安装时执行、从开发者环境窃取凭证、向外部主机渗漏数据、基于容器的基础设施,以及旨在感染更多软件包的自我传播逻辑。此外,恶意载荷中还明确引用了TeamPCP/LiteLLM方法,重叠程度已十分显著。"
具体而言,该载荷引用了一种"TeamPCP/LiteLLM方法",用于.pth文件注入。
该恶意软件会收集Token、凭证、API密钥、SSH密钥,以及云服务、CI/CD系统、镜像仓库、Kubernetes和Docker配置、大语言模型平台等相关的各类敏感信息,随后通过一个普通的Webhook和一个ICP容器端点(硬编码容器ID为cjn37-uyaaa-aaaac-qgnva-cai)将窃取的数据外传。
此外,该恶意软件还会尝试窃取MetaMask和Phantom等浏览器钱包扩展数据,以及本地加密货币钱包文件,涵盖Solana、Ethereum、Bitcoin、Exodus和Atomic Wallet等。
更危险的是,该软件包含一套完整的自我扩散逻辑:提取受害者机器上的npm Token,识别受害者有权发布的软件包,向其中注入新的恶意载荷,再将这些已被污染的软件包重新发布出去。一旦在受害者机器上发现PyPI凭证,同样的自我传播机制也会被用于上传恶意Python软件包。
Socket对此发出警告:"换言之,这绝不仅仅是一个凭证窃取工具,它被设计为能够将一个被攻陷的开发者环境,变成进一步感染更多软件包的跳板。"
Q&A
Q1:CanisterWorm攻击是什么?它是如何传播的?
A:CanisterWorm是一种具有自我传播能力的npm供应链恶意软件。攻击者将恶意代码注入npm软件包,在开发者安装软件包时自动执行。恶意软件会提取开发者机器上的npm Token,找出受害者有权发布的软件包,再将恶意载荷注入这些包并重新发布,从而不断扩大感染范围。如发现PyPI凭证,还会进一步感染Python生态。
Q2:CanisterWorm会窃取哪些数据?
A:该恶意软件会收集Token、凭证、API密钥、SSH密钥,以及云服务、CI/CD系统、镜像仓库、Kubernetes和Docker配置、大语言模型平台等相关敏感信息。同时还会窃取MetaMask、Phantom等浏览器钱包扩展数据,以及Solana、Ethereum、Bitcoin、Exodus、Atomic Wallet等本地加密货币钱包文件。
Q3:此次Namastex Labs相关npm攻击和TeamPCP是什么关系?
A:Socket研究团队发现两起攻击在手法、风格和代码谱系上存在"高度重叠",恶意载荷中甚至明确引用了TeamPCP/LiteLLM方法。但由于所用的ICP容器ID并不相同,目前安全团队尚未将本次攻击正式归因于TeamPCP,调查仍在进行中。
好文章,需要你的鼓励
穆拉蒂时隔18个月首次接受重大媒体采访,介绍其创立的Thinking Machines Lab正在开发的"交互模型"。该模型能以200毫秒间隔处理音频、文本和视频流,捕捉人类交流中的中断、修正和停顿。她还谈及OpenAI"政变周"经历,强调行业决策权过于集中的担忧,并回应了公司近期研究人员离职问题,表示这是初创实验室的正常波动。
STATE16研究院这篇综述发现,物理AI系统存在"静默失效"风险——AI以高度自信执行基于错误世界信息的动作,却不触发任何报警,并提出在AI输出与物理执行之间建立独立授权层的框架。
本期《Quick Charge》播客涵盖多个热点话题:特斯拉疑似试图删除FSD欺诈相关证据以规避巨额赔付;卡特彼勒持续推进建筑领域电气化布局;住宅太阳能30%税收抵免即将到期。此外,嘉宾Tom Pacheco就高压系统与电池技术培训展开探讨,强调电动车技术人才培养的紧迫性。节目同时提醒有意安装太阳能的用户尽快行动,可通过EnergySage平台比较多家安装商报价。
UIUC与微软联合研发的OpenWebRL框架让4B小模型仅凭400条初始数据,通过在真实网站上边做边学的强化学习方式,在网页智能体基准上超越了用27万条数据训练的竞争对手。