{"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\/news\/packj-instrumentarij-dlya-vyyavleniya-vredonosnyh-bibliotek-na-yazykah-python-i-javascript","title":{"rendered":"Packj \u2014 ein Werkzeug zur Erkennung von sch\u00e4dlichen Bibliotheken in Python und JavaScript.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Entwickler der Plattform Packj, die die Sicherheit von Bibliotheken analysiert, haben ein offenes Kommandozeilen-Tool ver\u00f6ffentlicht, das riskante Konstruktionen in Paketen aufsp\u00fcren kann, die mit der Umsetzung sch\u00e4dlicher Aktivit\u00e4ten oder mit Schwachstellen, die f\u00fcr Angriffe auf Projekte genutzt werden, in Verbindung stehen k\u00f6nnen, die die betreffenden Pakete verwenden («supply chain»). Die \u00dcberpr\u00fcfung von Paketen in den Programmiersprachen Python und JavaScript, die in den Verzeichnissen PyPi und NPM platziert sind, wird unterst\u00fctzt (diese Woche wird auch die Unterst\u00fctzung f\u00fcr Ruby und RubyGems geplant). Der Code des Tools ist in Python geschrieben und wird unter der AGPLv3-Lizenz verbreitet. <\/p>\n

Bei der Analyse von 330.000 Paketen mit dem bereitgestellten Tool im Repository PyPi wurden 42 b\u00f6sartige Pakete mit Backdoors und 2.400 riskante Pakete identifiziert. W\u00e4hrend der Untersuchung wird eine statische Codeanalyse durchgef\u00fchrt, um Merkmale der API zu identifizieren und das Vorhandensein bekannter Schwachstellen, die in der OSV-Datenbank erfasst sind, zu bewerten. F\u00fcr die API-Analyse wird das Paket MalOSS verwendet. Der Code der Pakete wird auf das Vorhandensein typischer Muster untersucht, die \u00fcblicherweise in b\u00f6sartiger Software vorkommen. Diese Muster basieren auf der Untersuchung von 651 Paketen mit nachgewiesener b\u00f6sartiger Aktivit\u00e4t. <\/p>\n

Es werden auch Attribute und Metadaten identifiziert, die das Risiko einer nicht zielgerichteten Nutzung erh\u00f6hen, wie z. B. das Ausf\u00fchren von Codebl\u00f6cken durch «eval» oder «exec», die Bildung neuen Codes zur Laufzeit, der Einsatz von Techniken zur T\u00e4uschung und Verschleierung von Code (obfuscated), die Manipulation von Umgebungsvariablen, der unbefugte Zugriff auf Dateien, der Zugriff auf Netzwerkressourcen in Installationsszenarien (setup.py), die Verwendung von Typ-Squatting (Benennung mit \u00e4hnlichen Bezeichnungen wie bei bekannten Bibliotheken), 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 erw\u00e4hnt werden, dass andere Sicherheitsforscher f\u00fcnf b\u00f6sartige Pakete im Repository PyPi identifiziert haben, die Daten nach au\u00dfen sendeten. Server<\/a> Inhalte von Umgebungsvariablen zur Entwendung von Tokens f\u00fcr AWS und kontinuierliche Integrationssysteme: 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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