开源供应链投毒攻击分析与防御指南

[
  {
    "product": "evilshield",
    "version": "[0.0.2, 0.0.9]",
    "language": "python",
    "id": "XMIRROR-MAL45-320BFE9",
    "description": "Python组件evilshield存在恶意代码,执行反向shell后门攻击。",
    "release_date": "2024-03-05"
  },
  // 其他受影响组件...
]

OpenSCA-cli -db db.json -path ${project_path}

开源供应链投毒攻击分析与防御指南 一、供应链投毒攻击概述 供应链投毒攻击是指攻击者通过向开源软件仓库(如NPM、PyPI等)上传包含恶意代码的组件包，利用开发者对这些官方仓库的信任，当开发者安装这些被污染的依赖包时，恶意代码就会被执行。 2024年3月投毒攻击统计数据 捕获恶意组件总数 ：1085个不同版本 仓库分布 ： NPM仓库占比：38.53% PyPI仓库占比：61.47% 攻击高峰 ：3月26-27日，PyPI遭遇集中式投毒攻击，攻击者连续投放近600个恶意Python组件 二、攻击方式分析 1. 主要攻击方式统计 | 攻击方式 | 占比 | 描述 | |---------|------|------| | 恶意文件执行 | 45.44% | 利用包管理器自定义指令执行隐藏在组件中的恶意文件 | | 代码混淆执行 | 26.61% | 使用各种混淆技术隐藏恶意代码 | | 恶意文件远程下载执行 | 25.94% | 从攻击者服务器下载并执行恶意文件 | | 恶意文件释放执行 | 1.09% | 释放隐藏的恶意文件并执行 | | 直接执行恶意shell命令 | 0.92% | 直接执行系统命令进行攻击 | 2. 恶意行为统计 | 恶意行为类型 | 占比 | 目标 | |-------------|------|------| | 信息窃取攻击 | 46% | 窃取密码文件、用户信息、网络配置、系统版本、DNS服务器IP、外网IP、浏览器cookie及登录凭证等 | | 数字钱包APP劫持 | >50% | 针对Exodus、Atomic Wallet等数字钱包应用的数据盗取和劫持 | | 反向shell后门 | 较少 | 建立持久化后门连接 | | 远控木马攻击 | 较少 | 远程控制受害者系统 | 三、典型投毒案例分析 案例1：系统信息外传 (salesforce-service-cloud) 平台 ：NPM 版本 ：99.99.99 攻击手法 ：依赖混淆攻击(Dependency Confusion) 恶意代码位置 ：package.json中定义的preinstall指令执行恶意index.js 下载量 ：约60次 恶意行为 ： 收集系统敏感信息(用户ID、用户名、主机名、DNS服务器IP等) 通过HTTPS POST发送到攻击者服务器(bhfvohxbvhtizkooshbfose8s0i1m2yus.oast.fun) 案例2：反向shell后门 (evilshield) 平台 ：PyPI 版本 ：0.0.2和0.0.9 下载量 ：737次 攻击流程 ： 组件入口 __init__.py 加载执行 utils.py 中的 NetUtils.run() 函数 通过 subprocess.Popen() 执行base64编码的反向shell代码 从攻击者服务器获取远控IP和端口(157.245.70.91:1338) 建立反向shell连接 案例3：恶意木马植入 (pytimicer-c) 平台 ：PyPI 版本 ：10个不同版本 下载量 ：近2000次 攻击流程 ： 主模块 pytimicer_c.py 中嵌入zip压缩及base64编码的恶意代码 从Dropbox下载恶意程序WinDef.exe到受害者系统(%AppData%\TMP\windef.exe) 执行恶意木马程序 案例4：远程shell执行 (requestlogger) 平台 ：PyPI 下载量 ：227次 攻击流程 ： 安装时调用setup.py中的 CustomInstallCommand.execute_script() 从攻击者服务器(ruikefive.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/test.sh)加载恶意shell脚本 目前仅用于统计受害者HTTP请求数据，但可能升级为更危险的攻击 案例5：数字钱包APP劫持 (PyTorchc等) 平台 ：PyPI 攻击特点 ： 使用包名错误拼写(Typosquatting)攻击 针对流行Python组件(Requests、Selenium、Py-cord等) 特别针对PyTorch和TensorFlow等AI框架 总下载量 ：3539次 攻击流程 ： setup.py中植入加密恶意代码 解密后从攻击者服务器下载第二阶段攻击代码(gruppe.py) gruppe.py执行第三阶段攻击： 采集浏览器Cookie及登录凭证 劫持数字钱包应用(替换app.asar文件) 下载恶意文件hvnc.py实现开机自启动 hvnc.py下载并执行最终恶意负载(hvnc.exe) 四、防御与排查措施 1. 排查方式 使用OpenSCA-cli工具进行扫描： 将受影响的组件包信息保存为db.json文件，示例格式： 执行扫描命令： 2. 防御建议 依赖来源验证 ： 只从官方仓库下载依赖 验证包签名和哈希值 警惕名称相似的包(Typosquatting) 依赖版本锁定 ： 使用锁文件(如package-lock.json、Pipfile.lock) 避免使用过于宽泛的版本范围 安全工具集成 ： 使用SCA(软件成分分析)工具持续监控 集成静态代码分析和动态行为监控 最小权限原则 ： 开发环境使用非特权账户 限制构建系统的网络访问 持续监控 ： 订阅安全公告 监控依赖更新和安全漏洞 五、总结与趋势 攻击趋势 ： PyPI成为主要攻击目标 敏感数据窃取仍是主流攻击方式 针对数字钱包应用的攻击显著增加 AI框架(PyTorch、TensorFlow)成为新目标 防御方向 ： 加强供应链安全意识 建立完善的依赖管理流程 实施多层次的安全防护措施 持续监控和快速响应机制 通过了解这些攻击手法和案例，开发者可以更好地识别和防范供应链投毒攻击，保护项目和系统安全。