{"id":104558,"date":"2022-06-30T09:37:00","date_gmt":"2022-06-30T07:37:01","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/packj-instrumentarij-dlya-vyyavleniya-vredonosnyh-bibliotek-na-yazykah-python-i-javascript"},"modified":"2022-06-30T09:37:00","modified_gmt":"2022-06-30T07:37:01","slug":"packj-instrumentarij-dlya-vyyavleniya-vredonosnyh-bibliotek-na-yazykah-python-i-javascript","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/packj-instrumentarij-dlya-vyyavleniya-vredonosnyh-bibliotek-na-yazykah-python-i-javascript","title":{"rendered":"Packj \u2014 ein Tool zur Erkennung von sch\u00e4dlichen Bibliotheken in Python und JavaScript","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Entwickler der Sicherheitsanalyseplattform Packj haben ein Open-Source-Kommandozeilenwerkzeug ver\u00f6ffentlicht, mit dem risikobehaftete Konstruktionen in Paketen identifiziert werden k\u00f6nnen, die m\u00f6glicherweise mit der Umsetzung b\u00f6sartiger Aktivit\u00e4ten oder der Existenz von Schwachstellen in Verbindung stehen, die f\u00fcr Angriffe auf Projekte, die die betreffenden Pakete verwenden, («supply chain») genutzt werden. Die \u00dcberpr\u00fcfung von Paketen in den Programmiersprachen Python und JavaScript, die in den Repositories PyPi und NPM gehostet werden, wird unterst\u00fctzt (diesen Monat wird auch die Unterst\u00fctzung f\u00fcr Ruby und RubyGems hinzugef\u00fcgt). Der Code des Werkzeugs ist in Python geschrieben und wird unter der Lizenz AGPLv3 ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n

Bei der Analyse von 330.000 Paketen mit den verf\u00fcgbaren Werkzeugen im PyPi-Repository wurden 42 schadhafte Pakete mit Backdoors und 2.400 riskante Pakete identifiziert. Im Rahmen der Untersuchung wird eine statische Codeanalyse durchgef\u00fchrt, um API-Spezifika zu identifizieren, und die Existenz bekannter Sicherheitsanf\u00e4lligkeiten aus der OSV-Datenbank wird bewertet. F\u00fcr die API-Analyse kommt das Paket MalOSS zum Einsatz. Der Code der Pakete wird auf typischen Mustern untersucht, die \u00fcblicherweise in schadhafter Software verwendet werden. Die Muster wurden anhand von 651 Paketen mit best\u00e4tigter b\u00f6sartiger Aktivit\u00e4t erstellt. <\/p>\n

Es werden auch Attribute und Metadaten identifiziert, die das Risiko einer nicht zielgerichteten Nutzung erh\u00f6hen, wie das Ausf\u00fchren von Codebl\u00f6cken \u00fcber «eval» oder «exec», die Generierung neuen Codes zur Laufzeit, die Verwendung von Techniken zur Code-Verschleierung (obfuscated), Manipulationen mit Umgebungsvariablen, nicht zielgerichteter Zugriff auf Dateien, der Zugriff auf Netzwerkressourcen in Installationsskripten (setup.py), die Anwendung von Typ-Squatting (Zuweisung von Namen, die beliebten Bibliotheken \u00e4hneln), die Identifizierung veralteter und aufgegebener Projekte, die Angabe nicht existierender E-Mail-Adressen und Websites sowie das Fehlen eines \u00f6ffentlichen Repositories mit Code. <\/p>\n

Zus\u00e4tzlich kann festgestellt werden, dass von anderen Sicherheitsforschern f\u00fcnf b\u00f6sartige Pakete im PyPi-Repository entdeckt wurden, die Dateninhalt der Server<\/a> von Umgebungsvariablen mit dem Ziel der Token-Diebstahl f\u00fcr AWS und kontinuierliche Integrationssysteme versendeten: loglib-modules (vorgestellt als Module der legitimen Bibliothek loglib), pyg-modules, pygrata und pygrata-utils (vorgestellt als Erg\u00e4nzungen zur legitimen Bibliothek pyg) sowie hkg-sol-utils. <\/ul>\n

\"Packj<\/center>
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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