SDK de TensorLake en npm utilizado para propagar malware de robo de credenciales

Resumen

Se descubrió una versión comprometida del SDK de npm de Tensorlake, versión 0.5.144, en un ataque a la cadena de suministro asociado con ChainDrop / Shai-Hulud. El paquete malicioso abusa de un preinstalador para lanzar un cargador ofuscado que instala un gusano roba credenciales. El malware apunta a tokens sensibles, credenciales de la nube y configuraciones de herramientas de desarrollo de inteligencia artificial, incorporando también un interruptor de autodestrucción.

Investigación

Socket Research descubrió el compromiso tras detectar un preinstalador malicioso dentro del manifiesto del paquete. El análisis mostró que el cargador usa Bun para ejecutar una carga útil capaz de recolectar credenciales y propagarse a través de npm. Los investigadores también identificaron un mecanismo de persistencia basado en PowerShell y una técnica basada en Ethereum para resolver la infraestructura de comando y control.

Mitigación

Los usuarios deben bloquear y eliminar de inmediato la versión 0.5.144 de Tensorlake y auditar todos los entornos donde su script de instalación pueda haber sido ejecutado. El gh-token-monitor mecanismo de persistencia debe eliminarse antes de revocar los tokens de GitHub comprometidos para evitar desencadenar el interruptor de autodestrucción y la posible eliminación de directorios. Las organizaciones también deberían rotar los secretos expuestos, incluidas las credenciales de AWS, GitHub y Kubernetes.

Respuesta

Cualquier host que haya ejecutado el código malicioso debe tratarse como completamente comprometido y aislarse para su investigación. Eliminar archivos de persistencia identificados y tareas programadas en sistemas Linux, macOS y Windows. Después de eliminar la persistencia, realizar una rotación completa de credenciales y reconstruir los entornos afectados desde fuentes confiables conocidas.

Ejecución de Simulación

• Narrativa y Comandos del Ataque: El adversario ha logrado obtener acceso inicial y busca establecer persistencia. Siguiendo la metodología Shai-Hulud, el atacante deja caer un binario malicioso llamado gh-token-monitor en un directorio oculto (por ejemplo, /tmp/.hidden/). El objetivo es ejecutar este proceso para monitorear tokens de GitHub, lo que permitiría una mayor recolección de credenciales y movimiento lateral. El atacante ejecuta el binario para establecer su presencia, lo que debería activar la regla de detección basada en el nombre del archivo.

• Script de Prueba de Regresión:

  #!/bin/bash
  # Crear un directorio oculto para imitar el comportamiento del adversario
  mkdir -p /tmp/.hidden/
  
  # Crear un binario ficticio llamado gh-token-monitor
  echo -e '#!/bin/bashnecho "Monitoreando tokens de GitHub..."nsleep 3600' > /tmp/.hidden/gh-token-monitor
  
  # Hacer que el binario ficticio sea ejecutable
  chmod +x /tmp/.hidden/gh-token-monitor
  
  # Ejecutar el binario para activar la regla de detección
  /tmp/.hidden/gh-token-monitor &
  
  # Capturar el PID para permitir la limpieza
  ATTACK_PID=$!
  echo "Simulación en ejecución con el PID: $ATTACK_PID"
  sleep 5
  kill $ATTACK_PID

• Comandos de Limpieza:

  # Eliminar el directorio malicioso y el binario ficticio
  rm -rf /tmp/.hidden/