Ataque à Cadeia de Suprimentos Shai-Hulud Alveja SDK npm do TensorLake
Detection stack
- AIDR
- Alert
- ETL
- Query
Resumo
Uma versão comprometida do Tensorlake npm SDK, versão 0.5.144, foi descoberta em um ataque à cadeia de suprimentos vinculado a ChainDrop / Shai-Hulud. O pacote malicioso abusa de um hook de pré-instalação para lançar um carregador ofuscado que implanta um worm de roubo de credenciais. O malware tem como alvo tokens de autenticação, credenciais de nuvem e configurações de ferramentas de desenvolvimento de IA, incorporando também um interruptor destrutivo.
Investigação
A Socket Research detectou o comprometimento após identificar um hook de pré-instalação malicioso dentro do manifesto do pacote. A análise mostrou que o carregador usa Bun para executar uma carga útil capaz de coletar credenciais e se propagar através do npm. Os pesquisadores também descobriram uma técnica de persistência baseada em PowerShell e um método baseado em Ethereum para resolver a infraestrutura de comando e controle.
Mitigação
Os usuários devem bloquear e remover imediatamente o Tensorlake versão 0.5.144 e auditar todos os ambientes onde seu script de instalação possa ter sido executado. O gh-token-monitor mecanismo de persistência deve ser removido antes de revogar tokens do GitHub comprometidos para evitar acionar o interruptor destrutivo e a possível exclusão de diretórios. As organizações também devem rotacionar segredos expostos, incluindo credenciais da AWS, GitHub e Kubernetes.
Resposta
Qualquer host que tenha executado o código malicioso deve ser tratado como totalmente comprometido e isolado para investigação adicional. Remova arquivos de persistência identificados e tarefas agendadas nos sistemas Linux, macOS e Windows. Após a eliminação da persistência, execute uma rotação completa de credenciais e reconstrua os ambientes afetados a partir de fontes confiáveis e boas conhecidas.
Fluxo de Ataque
Ainda estamos atualizando esta parte.
Detecções
Possível Download de Arquivo do Github Iniciado por Processo Incomum (via network_connection)
Tarefa Agendada Suspeita (via auditoria)
IOCs (HashSha256) para detectar: TensorLake npm SDK Comprometido no Ataque de Roubo de Credenciais ChainDrop Shai-Hulud
Detecção do Serviço gh-token-monitor para Persistência [Log de Evento de Segurança do Microsoft Windows]
Colheita de Credenciais via AWS Metadata e Secrets Manager [AWS Cloudtrail]
Detecção de Worm Ofuscado de Roubo de Credenciais e Autopropagação no TensorLake npm SDK [Evento de Arquivo do Linux]
Execução de Simulação
-
Narrativa do Ataque e Comandos: O adversário conseguiu obter acesso inicial e está procurando estabelecer persistência. Seguindo a metodologia Shai-Hulud, o atacante solta um binário malicioso nomeado
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 atacante executa o binário para estabelecer sua presença, o que deve acionar a regra de detecção com base 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 fictício chamado gh-token-monitor echo -e '#!/bin/bashnecho "Monitorando tokens do GitHub..."nsleep 3600' > /tmp/.hidden/gh-token-monitor # Torne o binário fictício 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 a 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 fictício rm -rf /tmp/.hidden/