Фреймворк Sckit обнаружен в скомпрометированных пакетах MemTensor

В скомпрометированных пакетах MemTensor в реестрах npm и PyPI обнаружен новый фреймворк имплантов на Go под названием sckit, также известный как червь supplychain.local. Он нацелен на Linux, macOS и Windows и, по имеющимся данным, предназначен для кражи учётных данных с рабочих станций разработчиков и из сред CI, связи с управляемым оператором сервером C2 и распространения через цепочки поставок программного обеспечения. sckit не связан с известными семействами вредоносного ПО или публично задокументированными червями npm.

Сборка и доставка импланта

Путь модуля Go выглядит как supplychain.local/campaign. Фреймворк использует собственные идентификаторы протоколов sckit.control.v1 и sckit.admission.v1. Имплант доставляют загрузчики пакетов, которые запускают его как отсоединённый процесс с полным окружением хоста. Загрузчик npm также может передавать импланту пользовательские запросы через переменную окружения SCKIT_EVENT_TEXT, чтобы собирать данные о взаимодействии с ИИ-агентами.

Имплант принимает конфигурацию в формате JSON, закодированную в base64, по схеме sckit.runtime.v1. Сборки для Windows, macOS и Linux созданы на Go отдельно для архитектур amd64 и arm64. При сборке использовались параметры CGO_ENABLED=0 и -trimpath; получились статические бинарные файлы размером примерно 6,8–7,7 МБ.

Загрузчики для Python и Node.js определяют бинарные файлы импланта для соответствующей платформы и запускают их в скрытом режиме. Фреймворк также включает шаблоны для заражения пакетов npm, пакетов Python и рабочих процессов GitHub Actions.

Сбор учётных данных и управление

Функции и строки, связанные с обнаружением токенов, указывают на возможности сбора учётных данных. Поддерживаемые форматы и типы учётных данных включают:

  • JWT;
  • учётные данные AWS, GitHub, GitLab, npm, PyPI и Hugging Face;
  • учётные данные HashiCorp Vault, Slack, Stripe и SendGrid.

В сборке для PyPI есть дополнительные схемы, связанные с CI, и идентификатор SCKIT_CI_RESULT_V2. Это указывает на специализированные функции сбора данных или отчётности по CI. Имплант, по всей видимости, может профилировать хосты и отбирать жертв по географическим критериям и критериям, связанным с JA4.

Для трафика C2 применяются CBOR поверх протокола на основе XChaCha, подписанные аренды, ограничения активации, контроль истечения срока действия, хостовые бакеты, одноразовое выполнение и проверки целостности модулей. Удалённые модули загружаются и выполняются с помощью функций ParseModule, Execute, oneShotModule и pendingModule. Их возможности определить не удалось, поскольку инфраструктура C2 была недоступна.

Имплант поддерживает состояние, может удалить его вместе со своим бинарным файлом, а также создавать маркеры tombstone, чтобы предотвращать повторное заражение.

Признаки для обнаружения

К возможным признакам присутствия sckit относятся:

  • подозрительные процессы с командой sckit stage0 --config64;
  • переменная окружения процесса SCKIT_EVENT_TEXT;
  • каталоги .sckit, содержащие бинарные файлы;
  • неожиданные каталоги cache-runtime;
  • изменения CI, связанные с BASH_ENV;
  • несанкционированные бэкенды сборки репозиториев;
  • журналы с идентификаторами учётных данных SCKit или результатов CI.

Отчет получен из сервиса CTT Report Hub. Права на отчет принадлежат его владельцу.

Ознакомиться подробнее с отчетом можно по ссылке.

Технологии киберугроз
Автор: Технологии киберугроз
Технологии киберугроз – технологическая компания, специализирующаяся на решениях по анализу угроз для предприятий любого размера. Мы собираем, нормализуем, обогащаем информацию о киберугрозах со всего мира. Нашими источниками являют более 260 открытых фидов, более 100 открытых поставщиков Threat Intelligence-отчетов, открытые online sandbox, социальные сети и репозитории GitHub. Мы также предоставляем ряд сервисов по: семантическом анализу Threat Intelligence-отчетов и приведения их в машиночитаемый формат STIX 2.1, проверки IoC на потенциальные ложноположительные сработки, а также получению WHOIS-записей для доменных имен.
Комментарии:

Как мы обрабатываем данные: политика обработки персональных данных