Shai-Hulud-Lieferkettenangriff zielt auf TensorLake npm SDK ab

Zusammenfassung

Eine kompromittierte Version des Tensorlake npm SDK, Version 0.5.144, wurde im Rahmen eines Supply-Chain-Angriffs entdeckt, der mit ChainDrop / Shai-Hulud in Verbindung steht. Das bösartige Paket missbraucht einen Preinstall-Hook, um einen verschleierten Loader zu starten, der einen Credential-stehlenden Wurm einsetzt. Die Malware zielt auf Authentifizierungstoken, Cloud-Anmeldedaten und Konfigurationen von AI-Entwicklungstools ab und beinhaltet auch einen destruktiven Dead-Man-Schalter.

Untersuchung

Socket Research entdeckte die Kompromittierung, nachdem ein bösartiger Preinstall-Hook im Paketmanifest identifiziert wurde. Die Analyse zeigte, dass der Loader Bun verwendet, um eine Nutzlast auszuführen, die in der Lage ist, Anmeldedaten zu sammeln und sich über npm zu verbreiten. Forscher entdeckten außerdem eine auf PowerShell basierende Persistenztechnik und eine auf Ethereum basierende Methode zur Lösung von Command-and-Control Infrastrukturen.

Abmilderung

Benutzer sollten sofort die Tensorlake-Version 0.5.144 blockieren und entfernen und jede Umgebung prüfen, in der das Installationsskript möglicherweise ausgeführt wurde. Der gh-token-monitor Persistenzmechanismus sollte entfernt werden, bevor kompromittierte GitHub-Token widerrufen werden, um das Auslösen des Dead-Man-Schalters und die potenzielle Verzeichnissentfernung zu vermeiden. Organisationen sollten auch offengelegte Geheimnisse drehen, einschließlich AWS-, GitHub- und Kubernetes-Anmeldedaten.

Reaktion

Jedes Hostsystem, das den bösartigen Code ausgeführt hat, sollte als vollständig kompromittiert betrachtet und zur weiteren Untersuchung isoliert werden. Entfernen Sie identifizierte Persistenzdateien und geplante Aufgaben auf Linux-, macOS- und Windows-Systemen. Sobald die Persistenz beseitigt ist, führen Sie eine vollständige Anmeldedatenrotation durch und bauen Sie betroffene Umgebungen aus vertrauenswürdigen, bekannten Quellen wieder auf.

Simulation Ausführung

• Angriffserzählung & Befehle: Der Angreifer hat erfolgreich initialen Zugriff erlangt und sucht danach, Persistenz aufzubauen. Der Angreifer lässt gemäß der Shai-Hulud-Methode eine bösartige Binärdatei mit dem Namen gh-token-monitor in ein verstecktes Verzeichnis fallen (z.B. /tmp/.hidden/). Das Ziel ist es, diesen Prozess auszuführen, um GitHub-Token zu überwachen, was weiteres Abgreifen von Anmeldedaten und laterale Bewegungen ermöglichen würde. Der Angreifer führt die Binärdatei aus, um seine Präsenz zu etablieren, was die Erkennungsregel basierend auf dem Dateinamen auslösen sollte.

• Regressions-Testskript:

  #!/bin/bash
  # Erstelle ein verstecktes Verzeichnis zur Imitation des Angreiferverhaltens
  mkdir -p /tmp/.hidden/
  
  # Erstelle eine Dummy-Binärdatei namens gh-token-monitor
  echo -e '#!/bin/bashnecho "Überwachung der GitHub-Token..."nsleep 3600' > /tmp/.hidden/gh-token-monitor
  
  # Mache die Dummy-Binärdatei ausführbar
  chmod +x /tmp/.hidden/gh-token-monitor
  
  # Führe die Binärdatei aus, um die Erkennungsregel auszulösen
  /tmp/.hidden/gh-token-monitor &
  
  # Erfasse die PID zur Bereinigung
  echo "Simulation läuft mit PID: $ATTACK_PID"
  sleep 5
  kill $ATTACK_PID

• Bereinigungskommandos:

  # Entferne das bösartige Verzeichnis und die Dummy-Binärdatei
  rm -rf /tmp/.hidden/