L’attacco alla catena di approvvigionamento Shai-Hulud prende di mira il TensorLake npm SDK
Detection stack
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- Query
Sommario
Una versione compromessa del Tensorlake npm SDK, versione 0.5.144, è stata scoperta in un attacco alla catena di fornitura legato a ChainDrop / Shai-Hulud. Il pacchetto dannoso sfrutta un hook di preinstallazione per lanciare un caricatore offuscato che distribuisce un worm che ruba le credenziali. Il malware prende di mira i token di autenticazione, le credenziali cloud e le configurazioni degli strumenti di sviluppo AI, incorporando anche un interruttore distruttivo di autodistruzione.
Indagine
Socket Research ha rilevato la compromissione dopo aver identificato un hook di preinstallazione dannoso all’interno del manifesto del pacchetto. L’analisi ha mostrato che il caricatore utilizza Bun per eseguire un payload capace di raccogliere credenziali e propagarsi tramite npm. I ricercatori hanno anche scoperto una tecnica di persistenza basata su PowerShell e un metodo basato su Ethereum per risolvere infrastrutture di comando e controllo.
Mitigazione
Gli utenti devono immediatamente bloccare e rimuovere la versione 0.5.144 di Tensorlake e verificare ogni ambiente in cui il suo script di installazione potrebbe essere stato eseguito. Il gh-token-monitor meccanismo di persistenza dovrebbe essere rimosso prima di revocare i token GitHub compromessi per evitare di attivare l’interruttore autodistruttivo e la potenziale cancellazione di directory. Le organizzazioni dovrebbero anche ruotare i segreti esposti, comprese le credenziali AWS, GitHub e Kubernetes.
Risposta
Qualsiasi host che ha eseguito il codice dannoso dovrebbe essere trattato come completamente compromesso e isolato per ulteriori indagini. Rimuovere i file di persistenza identificati e le attività pianificate su sistemi Linux, macOS e Windows. Una volta eliminata la persistenza, effettuare una completa rotazione delle credenziali e ricostruire gli ambienti interessati da fonti affidabili e conosciute.
Flusso dell’attacco
Stiamo ancora aggiornando questa parte.
Rilevamenti
Possibile download file da GitHub iniziato da processo insolito (via connessione di rete)
Attività pianificata sospetta (via audit)
IOCs (HashSha256) da rilevare: TensorLake npm SDK compromesso nell’attacco di furto di credenziali ChainDrop Shai-Hulud
Rilevamento del servizio gh-token-monitor per la persistenza [Log eventi di sicurezza di Microsoft Windows]
Raccolta di credenziali tramite AWS Metadata e Secrets Manager [AWS Cloudtrail]
Rilevamento di worm offuscati che rubano credenziali e si auto-propagano nel TensorLake npm SDK [Evento file Linux]
Esecuzione di simulazione
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Narrare dell’attacco e comandi: L’avversario ha ottenuto con successo l’accesso iniziale e sta cercando di stabilire la persistenza. Seguendo la metodologia Shai-Hulud, l’attaccante deposita un binario dannoso chiamato
gh-token-monitorin una directory nascosta (ad es.,/tmp/.hidden/). L’obiettivo è eseguire questo processo per monitorare i token GitHub, permettendo così un’ulteriore raccolta di credenziali e movimento laterale. L’attaccante esegue il binario per stabilire la sua presenza, il che dovrebbe attivare la regola di rilevamento basata sul nome del file. -
Script di test di regressione:
#!/bin/bash # Crea una directory nascosta per imitare il comportamento dell'avversario mkdir -p /tmp/.hidden/ # Crea un binario fittizio chiamato gh-token-monitor echo -e '#!/bin/bashnecho "Monitoring GitHub tokens..."nsleep 3600' > /tmp/.hidden/gh-token-monitor # Rendi eseguibile il binario fittizio chmod +x /tmp/.hidden/gh-token-monitor # Esegui il binario per attivare la regola di rilevamento /tmp/.hidden/gh-token-monitor & # Cattura il PID per consentire la pulizia ATTACK_PID=$! echo "Simulation running with PID: $ATTACK_PID" sleep 5 kill $ATTACK_PID -
Comandi di pulizia:
# Rimuovere la directory dannosa e il binario fittizio rm -rf /tmp/.hidden/