Клод Код обнаружил бэкдор вредоносного ПО в репозитории GitHub во время технического аудита

Claude Code был использован для проведения аудита безопасности репозитория GitHub перед выполнением, что предотвратило потенциальное заражение вредоносным ПО. Разработчику написали в LinkedIn по поводу контрактной работы в финтех-стартапе с использованием ИИ и пригласили ознакомиться с их MVP на GitHub перед звонком.
Запрос и процесс аудита
Разработчик открыл репозиторий в VS Code и использовал этот запрос с Claude Code:
"Вы проводите технический аудит due diligence этой кодовой базы. Дайте мне максимально честную оценку. Проверьте полноту проекта, AI/ML-слой, базу данных, аутентификацию, бэкенд-сервисы, фронтенд, качество кода и оценку трудозатрат. Будьте конкретны. Ссылайтесь на фактические имена файлов. Не приукрашивайте."
Критические находки
Claude Code выявил несколько проблем безопасности и целостности:
- Бэкдор удаленного выполнения кода: Обнаружен в
src/server/routes/auth.js. Каждый раз при выполненииnpm run devон незаметно обращается к удаленному URL и выполняет любой возвращенный код с полным доступом к системе (файловая система, сеть, процессы). Выполнение происходит незаметно с подавлением ошибок. - Фейковая реализация базы данных: Пользователи хранились в простом массиве, который сбрасывается при каждом перезапуске вместо реальной базы данных.
- Отсутствие AI/ML-функциональности: Репозиторий содержал только жестко закодированные тестовые данные с базовой логикой на основе правил, несмотря на заявления в README о машинном обучении, NLP и прогнозной аналитике.
- Обман во фронтенде: Фронтенд незаметно переключается на фейковые данные при каждой ошибке API, делая демонстрации отполированными независимо от фактической функциональности.
Контекст социальной инженерии
Атака была нацелена на разработчиков, фрилансеров и агентства, приглашенных для ознакомления или участия в репозиториях в рамках процессов найма или контрактов. Социальная инженерия была отполирована профессиональными сообщениями в LinkedIn, убедительной документацией в README и привлекательными ставками ($60–$100/час удаленный контракт). Репозиторий выглядел легитимным и был разработан для поощрения немедленного выполнения.
Рекомендуемые практики безопасности
- Никогда не запускайте неизвестный репозиторий без предварительного аудита
- Используйте Claude Code для сканирования репозиториев перед выполнением (аудит занял один запрос)
- Ищите замаскированные шаблоны выполнения перед запуском
npm run dev - Будьте подозрительны к репозиториям, где установка запускает автоматические скрипты
Разработчик сообщил, что Claude Code теперь стал стандартным шагом в его процессе онбординга для каждого нового клиентского репозитория. После того как разработчик поделился находками с контактом из LinkedIn, тот немедленно заблокировал его.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Внедрение авторитета инструментов в агентах LLM: Когда вывод инструмента переопределяет системные намерения
Исследователь демонстрирует 'Инъекцию авторитета инструментов' в локальной лаборатории агентов LLM, показывая, как доверенный вывод инструментов может быть повышен до уровня политики, незаметно изменяя поведение агента, в то время как песочница и доступ к файлам остаются защищенными.

ThornGuard: Прокси-шлюз для защиты подключений к серверам MCP от инъекций в промпты
ThornGuard — это прокси, который располагается между клиентами MCP и вышестоящими серверами, сканирует трафик на наличие шаблонов внедрения, удаляет персональные данные и ведёт логирование в панели управления. Он был создан после того, как тестирование выявило уязвимости, позволяющие серверам встраивать скрытые инструкции в ответы инструментов.

AI-чатботы утекают реальные номера телефонов: проблема утечки PII
Чат-боты, такие как Gemini, ChatGPT и Claude, раскрывают реальные личные номера телефонов из-за содержания PII в обучающих данных. DeleteMe сообщает о 400%-ном увеличении запросов на конфиденциальность, связанных с ИИ, за семь месяцев.

Система ИИ обнаружила 12 уязвимостей нулевого дня в OpenSSL, а Curl отменил программу вознаграждений за баги из-за спама от ИИ.
ИИ-система AISLE обнаружила все 12 уязвимостей нулевого дня в последнем релизе безопасности OpenSSL, что стало первой крупномасштабной демонстрацией ИИ-кибербезопасности. В то же время curl отменил свою программу вознаграждений за обнаружение уязвимостей из-за спам-отчетов, сгенерированных ИИ.