Вредоносный пакет PyTorch Lightning крадет учетные данные и внедряет червей в пакеты npm

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 30 апреля 2026 г.🔗 Source
Вредоносный пакет PyTorch Lightning крадет учетные данные и внедряет червей в пакеты npm
Ad

Пакет PyPI lightning — фреймворк глубокого обучения, используемый для классификации изображений, тонкой настройки LLM, моделей диффузии и прогнозирования временных рядов — был скомпрометирован в результате атаки на цепочку поставок, затронувшей версии 2.6.2 и 2.6.3, опубликованные 30 апреля 2026 года. Простой запуск pip install lightning запускает вредоносный код при импорте.

Что делает вредоносное ПО

Вредоносные версии содержат скрытый каталог _runtime с запутанной полезной нагрузкой JavaScript, которая выполняется автоматически при импорте модуля. Она крадет:

  • Учетные данные и токены аутентификации
  • Переменные окружения
  • Облачные секреты

Также она пытается отравить репозитории GitHub, создавая публичные репозитории с именем EveryBoiWeBuildIsaWormBoi. Атака использует соглашения об именах в тематике Дюны, что соответствует предыдущей кампании Mini Shai-Hulud.

Межэкосистемное распространение: PyPI в npm

Хотя точка входа — PyPI, полезная нагрузка вредоносного ПО — JavaScript. После запуска, если найдены учетные данные для публикации npm, оно внедряет дроппер setup.mjs и router_runtime.js в каждый пакет, который этот токен может публиковать. Оно устанавливает scripts.preinstall для выполнения дроппера, увеличивает патч-версию и перепубликует. Любой разработчик, установивший эти пакеты, запускает полное вредоносное ПО, что приводит к краже токенов и дальнейшему распространению червя.

Ad

Индикаторы компрометации

Проверьте свои проекты на наличие:

  • Неожиданных каталогов .claude/ или .vscode/ со странным содержимым
  • Новых публичных репозиториев с именем EveryBoiWeBuildIsaWormBoi
  • Неожиданных пакетов npm, опубликованных под вашей учетной записью

Устранение

Если у вас есть lightning версии 2.6.2 или 2.6.3 в любом проекте:

  • Удалите пакет и перейдите на безопасную версию
  • Сбросьте все токены GitHub, облачные учетные данные и ключи API, которые присутствовали в затронутой среде
  • Просканируйте свои репозитории на наличие указанных выше внедренных файлов
  • Проверьте свои токены npm и проверьте опубликованные пакеты на предмет несанкционированных изменений

Semgrep опубликовал рекомендации и правило; запустите новое сканирование своих проектов и проверьте страницу рекомендаций на semgrep.dev/orgs/-/advisories, чтобы узнать, не установили ли какие-либо проекты эти версии.

📖 Читать полный источник: HN AI Agents

Ad

👀 Смотрите также

llm-hasher: Локальное обнаружение PII и токенизация для гибридных LLM-процессов
Безопасность

llm-hasher: Локальное обнаружение PII и токенизация для гибридных LLM-процессов

llm-hasher — это инструмент, который обнаруживает личную идентифицируемую информацию локально с помощью Ollama до того, как данные попадут к внешним LLM, таким как OpenAI или Claude, токенизирует PII и восстанавливает исходные значения после обработки. Он использует регулярные выражения для структурированных типов данных и локальную LLM для контекстного обнаружения, с зашифрованным хранилищем для сопоставлений.

OpenClawRadar
Безопасный удалённый доступ с Tailscale для OpenClaw
Безопасность

Безопасный удалённый доступ с Tailscale для OpenClaw

r/clawdbot community
Google TIG сообщает о первом в реальных условиях эксплойте для нулевого дня, созданном ИИ
Безопасность

Google TIG сообщает о первом в реальных условиях эксплойте для нулевого дня, созданном ИИ

Группа угроз Google выявила субъект угрозы, использующий эксплойт zero-day, разработанный, как считается, с помощью ИИ, что стало первым наблюдением использования ИИ в наступательных целях для эксплуатации уязвимостей zero-day.

OpenClawRadar
LiteLLM v1.82.8 Компрометация использует файл .pth для постоянного выполнения
Безопасность

LiteLLM v1.82.8 Компрометация использует файл .pth для постоянного выполнения

LiteLLM v1.82.8 была скомпрометирована на PyPI и содержит файл .pth, который выполняет произвольный код при каждом запуске процесса Python, а не только при импорте библиотеки. Полезная нагрузка выполняется даже если LiteLLM установлена как транзитивная зависимость и никогда не используется напрямую.

OpenClawRadar