Атака на цепочку поставок использует невидимые символы Юникода для обхода обнаружения.

Специалисты по безопасности из Aikido Security обнаружили атаку на цепочку поставок, использующую невидимые символы Юникода для сокрытия вредоносных функций в пакетах, загруженных на GitHub, NPM и Open VSX. Группа атакующих, получившая название Glassworm, загрузила 151 вредоносный пакет на GitHub с 3 по 9 марта 2026 года.
Как работает невидимый код
Вредоносные пакеты используют символы Юникода из областей публичного использования (также называемых публичным доступом), которые невидимы при просмотре в редакторах, терминалах и интерфейсах проверки кода. Хотя большая часть кода выглядит нормально, вредоносные функции и полезные нагрузки отображаются с помощью этих невидимых символов, что делает ручную проверку кода и традиционные средства защиты неэффективными.
Невидимые символы Юникода представляют каждую букву американского алфавита при обработке компьютерами, но отображаются как пробелы или пустые строки для людей. Интерпретаторы JavaScript могут читать и выполнять эти символы как обычный код.
Техническая реализация
В одном проанализированном пакете злоумышленники закодировали вредоносную полезную нагрузку с использованием невидимых символов. Код включает функцию декодера, которая извлекает скрытые байты и передает их в eval():
const s = v => [...v].map(
w => (
w = w.codePointAt(0),
w >= 0xFE00 && w <= 0xFE0F ? w - 0xFE00 :
w >= 0xE0100 && w <= 0xE01EF ? w - 0xE0100 + 16 :
null
)
).filter(n => n !== null);
eval(Buffer.from(s(``)).toString('utf-8'));
Строка с обратными кавычками, передаваемая в s(), выглядит пустой в средствах просмотра, но содержит невидимые символы, которые декодируются в полную вредоносную полезную нагрузку. В предыдущих инцидентах декодированные полезные нагрузки получали и выполняли скрипты второй стадии, используя Solana в качестве канала доставки для кражи токенов, учетных данных и секретов.
Характеристики атаки
Вредоносные пакеты особенно трудно обнаружить, потому что:
- Видимые части кода отличаются высоким качеством и реалистичностью
- Сопутствующие изменения включают корректировки документации, обновления версий, небольшие рефакторинги и исправления ошибок
- Изменения стилистически соответствуют целевым проектам
- Исследователи подозревают, что для создания убедительно легитимных пакетов используются языковые модели (LLM)
Эта техника с использованием Юникода впервые была применена в 2024 году для сокрытия вредоносных промптов, подаваемых в ИИ-движки, а затем адаптирована для традиционных атак с вредоносным ПО. Обнаруженные 151 пакет, вероятно, представляют лишь небольшую часть кампании, так как многие из них были удалены после первоначальной загрузки.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

OpenClaw устраняет критическую уязвимость повышения привилегий в пути /pair Approve
OpenClaw 2026.3.28 исправляет критическую уязвимость безопасности (GHSA-hc5h-pmr3-3497), когда команда /pair approve позволяла пользователям с правами сопряжения утверждать запросы устройств на расширенные права, включая административный доступ. Затронуты версии <= 2026.3.24.

Почему внутренние RAG и doc-chat инструменты не проходят аудиты безопасности
Сообщество обсуждает реальные блокеры безопасности и комплаенса, которые не пускают RAG-инструменты в продакшен.

Правила Когтя: Набор правил безопасности с открытым исходным кодом для агентов OpenClaw
Открытый набор правил JSON с 139 правилами безопасности, который блокирует деструктивные команды, защищает файлы с учетными данными и оберегает инструкционные файлы от несанкционированных изменений агентами. Работает без зависимости от LLM, используя регулярные выражения на уровне инструментов.

Клод Код обнаружил бэкдор вредоносного ПО в репозитории GitHub во время технического аудита
Разработчик использовал Claude Code для аудита репозитория GitHub перед выполнением и обнаружил бэкдор удаленного выполнения кода в src/server/routes/auth.js, который мог бы скомпрометировать его компьютер. В запросе требовался технический аудит due diligence для проверки полноты проекта, AI/ML-слоя, базы данных, аутентификации, бэкенд-сервисов, фронтенда, качества кода и оценки трудозатрат.