TensorLake SDK npm Usado para Espalhar Malware Ladrão de Credenciais
Detection stack
- AIDR
- Alert
- ETL
- Query
Resumo
Uma versão comprometida do SDK npm do Tensorlake, versão 0.5.144, foi descoberta em um ataque à cadeia de suprimentos associado ao ChainDrop / Shai-Hulud. O pacote malicioso abusa de um hook de pré-instalação para lançar um carregador ofuscado que instala um worm de roubo de credenciais. O malware tem como alvo tokens sensíveis, credenciais de nuvem e configurações de ferramentas de desenvolvimento de IA, além de incorporar um mecanismo destrutivo de autodestruição.
Investigação
A Socket Research descobriu o comprometimento após detectar um hook malicioso de pré-instalação dentro do manifesto do pacote. A análise mostrou que o carregador utiliza Bun para executar uma carga capaz de coletar credenciais e se propagar através do npm. Os pesquisadores também identificaram um mecanismo de persistência baseado em PowerShell e uma técnica baseada em Ethereum para resolver a infraestrutura de comando-e-controle.
Mitigação
Os usuários devem imediatamente bloquear e remover a versão 0.5.144 do Tensorlake e auditar todos os ambientes onde seu script de instalação pode ter sido executado. O gh-token-monitor mecanismo de persistência deve ser removido antes de revogar tokens do GitHub comprometidos para evitar o acionamento do mecanismo de autodestruição e a possível exclusão de diretórios. As organizações também devem rotacionar segredos expostos, incluindo credenciais da AWS, GitHub e Kubernetes.
Resposta
Qualquer host que executou o código malicioso deve ser tratado como totalmente comprometido e isolado para investigação. Remova os arquivos de persistência identificados e as tarefas agendadas em sistemas Linux, macOS e Windows. Após eliminar a persistência, realize uma rotação completa de credenciais e reconstrua os ambientes afetados a partir de fontes confiáveis e conhecidas.
Fluxo de Ataque
Ainda estamos atualizando esta parte.
Detecções
Possível Download de Arquivo do Github Iniciado por Processo Incomum (via conexão_de_rede)
Tarefa Agendada Suspeita (via auditoria)
IOCs (HashSha256) para detectar: SDK npm do TensorLake Comprometido no Ataque de Roubo de Credenciais ChainDrop Shai-Hulud
Detecção do Serviço gh-token-monitor para Persistência [Log de Eventos de Segurança do Microsoft Windows]
Coleta de Credenciais via Metadados e Secrets Manager da AWS [AWS Cloudtrail]
Detecção de Worm Ofuscado que Rouba Credenciais e se Propaga no SDK npm do TensorLake [Evento de Arquivo Linux]
Execução de Simulação
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Narrativa & Comandos do Ataque: O adversário obteve acesso inicial com sucesso e está procurando estabelecer persistência. Seguindo a metodologia Shai-Hulud, o invasor solta um binário malicioso chamado
gh-token-monitorem um diretório oculto (por exemplo,/tmp/.hidden/). O objetivo é executar este processo para monitorar tokens do GitHub, o que permitiria a coleta adicional de credenciais e movimento lateral. O invasor executa o binário para estabelecer sua presença, o que deve acionar a regra de detecção baseada no nome do arquivo. -
Script de Teste de Regressão:
#!/bin/bash # Crie um diretório oculto para imitar o comportamento do adversário mkdir -p /tmp/.hidden/ # Crie um binário falso chamado gh-token-monitor echo -e '#!/bin/bashnecho "Monitorando tokens do GitHub..."nsleep 3600' > /tmp/.hidden/gh-token-monitor # Torne o binário falso executável chmod +x /tmp/.hidden/gh-token-monitor # Execute o binário para acionar a regra de detecção /tmp/.hidden/gh-token-monitor & # Capture o PID para permitir limpeza ATTACK_PID=$! echo "Simulação em execução com PID: $ATTACK_PID" sleep 5 kill $ATTACK_PID -
Comandos de Limpeza:
# Remova o diretório malicioso e o binário falso rm -rf /tmp/.hidden/