LONDON (IT BOLTWISE) – Ein finanziell motivierter Angreifer soll über den npm-Registry-Zugang den JS-Informationsdiebstahl PhantomRaven aufgebaut und verbreitet haben. Hinweise deuten darauf hin, dass der Schadcode vermutlich mit einem KI-Sprachmodell (LLM) generiert wurde. Das Paket-Setup nutzt dabei eine Tarnschicht über Typosquatting und Slopsquatting und lädt erst nach der Installation eine entfernte Dynamic Dependency. Welche Daten der Angreifer dabei konkret abgreift, betrifft insbesondere Entwicklerumgebungen, CI/CD-Variablen und Git-Konfigurationen.
Beim Blick auf die npm-Registry ist das Muster auffällig: Statt eines einzelnen bösartigen Pakets taucht PhantomRaven in einem Setup auf, das auf Slopsquatting und Typosquatting setzt. Wie aus der Analyse von CrowdStrike hervorgeht, kamen dabei in der Kampagne mehr als 100 schädliche Pakete zusammen, die auf einen späteren Zugriff auf Entwickler-Assets zielen. Das Vorgehen nutzt die Schwachstelle der Software-Lieferkette (Supply-Chain), weil die betroffenen Projekte beim Installieren Abhängigkeiten einbinden, ohne dass die eigentliche Schadlogik sofort im sichtbaren Paket steht. Genau hier setzt der wichtigste technische Hebel an: Die Installation soll nicht nur eine lokale Bibliothek bereitstellen, sondern zusätzlich eine Remote Dynamic Dependency (RDD) von einem externen Server nachladen, sodass sich die eigentliche Funktionalität der unmittelbaren statischen Prüfung entzieht.
Technisch betrachtet beginnt der Schaden damit, dass die dynamische Abhängigkeit nach der Installation geladen wird und die dort eingebettete Malware den Entwickler-Host systematisch durchsucht. Laut CrowdStrike scannt die Remote-Komponente die Umgebung nach E-Mail-Adressen, wertet Informationen aus dem CI/CD-Kontext aus und erstellt einen System-Fingerabdruck, einschließlich der öffentlichen IP-Adresse. Ergänzend sammelt die Software Laufzeitinformationen wie Datum und Uhrzeit sowie Identitätsdaten aus Git- und npm-Konfigurationen, etwa Benutzername und E-Mail. Der Datentransfer erfolgt anschließend an einen serverseitigen Endpunkt, der vom Angreifer kontrolliert wird. Für operative Sicherheitsteams ist besonders relevant, dass die Malware nicht bei einem einmaligen Abgriff endet: Sie soll auch CI/CD-Umgebungsvariablen aus Umgebungen auslesen, die typischerweise in Automationspipelines eingesetzt werden, darunter GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins und CircleCI.
Damit wird auch verständlich, warum die Ermittler die Kampagne in Richtung „Tarnung statt Transparenz“ einordnen. Das Paket selbst dient offenbar als Köder, während die eigentliche Schadlogik in der RDD gekapselt ist. Dadurch sinkt die Chance, dass Schutzlösungen die Bibliotheken im Moment der Installation klar als Stealer erkennen. Gerade in Repositories, in denen Abhängigkeiten regelmäßig aktualisiert werden und ein Teil der Prüfung automatisiert läuft, kann diese zweite Stufe zu einem blinden Fleck führen. CrowdStrike verweist außerdem auf Hinweise, dass der Angreifer bereits seit November 2022 aktiv war und seine Identität als Bug-Bounty-Jäger in den Vordergrund stellt. In der Analyse wird beschrieben, dass PhantomRaven-Operatoren bounties bei mindestens neun Organisationen aus Technologie-, Einzelhandels- und Hospitality-Bereichen geltend gemacht haben; gleichzeitig gibt CrowdStrike an, keine gestohlene Information in typischen „Stealer-Logshops“ beobachtet zu haben, was auf die Nutzung als Rekrutierungs- und Opportunity-Mechanismus hindeutet.
Der Teil, der in der Praxis schnell in Diskussionen mündet, betrifft die Entstehung des Codes: CrowdStrike schätzt mit hoher Sicherheit, dass der Entwickler den Schadcode wahrscheinlich mit einem großen Sprachmodell (LLM) erstellt hat. Diese Einschätzung wird nicht mit einer einzelnen Chat-Äußerung untermauert, sondern mit beobachtbaren Spuren wie ausführlichen Kommentaren, Platzhalter-Code und statistischen Token-Analyse-Mustern. Für Verteidiger ist das mehr als ein Schlagwort. Wenn KI-gestützter Code-„Boilerplate“-Stil in sichtbaren Rohdaten auftaucht, kann das bei der Detektion helfen, etwa über Muster in Kommentaren, Formulierungs- und Strukturroutinen oder wiederkehrenden syntaktischen Sequenzen. Gleichzeitig zeigt die Meldung auch die Kehrseite: Selbst ohne zwingende KI-Signatur kann ein KI-Entwurf die Entwicklungszeit verkürzen, weil wiederkehrende Kontrollflüsse und Datenextraktionen schneller synthetisiert werden.
Auch die Wechselwirkung mit der angestrebten Reputation ist operativ relevant. CrowdStrike beschreibt, dass der Angreifer mindestens zwei unterschiedliche npm-Accounts verwendet habe, um PhantomRaven-Pakete zu veröffentlichen; nach Angaben in der Analyse sind beide Accounts zum Zeitpunkt der Veröffentlichung nicht mehr erreichbar. Zusätzlich führt CrowdStrike weitere Online-Identitäten an, die mit derselben Operation verknüpft werden. Konkrete Ableitungen für die Praxis: Wenn ein Stealer-Setup über mehrere Accounts rotiert oder nach kurzer Zeit entfernt wird, müssen Monitoring- und Response-Prozesse stärker an Paketmetadaten, Installationsverhalten und Kommunikationsmustern ausgerichtet werden, statt allein auf eine „Blockliste“ einzelner Nutzerkonten zu setzen.
Ein weiterer Baustein in der Timeline ist die Behauptung des Operators: Ein Sicherheitsforscher benennt in der Quelle, dass der Angreifer im August 2025 behauptete, eine Remote-Code-Execution-(RCE)-Schwachstelle über ein bösartiges npm-Paket gefunden zu haben. Laut der Darstellung soll der Angreifer erklärt haben, das Zielsystem kompromittiert und einen preinstall-Script-Flow ausgeführt zu haben, der angeblich zur RCE geführt habe. Unabhängig davon, wie solche Meldungen im Detail zu bewerten sind, passt das Muster zum Gesamtbild: Der Angreifer versucht, Zugriffsketten so zu gestalten, dass sie einerseits funktional Schadcode liefern und andererseits als Einstieg für Bug-Bounty-Erzählungen dienen. Ergänzend nennt die Analyse Indizien, dass der Operator auch versuchte, vergleichbaren Stealer-Code auf die Python Package Index (PyPI)-Plattform zu bringen, was auf eine plattformübergreifende Wiederverwendbarkeit der Methoden hindeutet.
Für Unternehmen ergibt sich daraus eine klare Konsequenz: Die Sicherheit von CI/CD darf nicht nur an der „eigentlichen“ Anwendung hängen, sondern muss auch die Abhängigkeitskette bis zur Installation und die spätere Ausführung abdecken. PhantomRaven zeigt besonders deutlich, wie stark Remote Dependencies und Runtimedaten-Akquise zusammenwirken können: E-Mail- und Identitätsdaten, Systemfingerprints sowie CI/CD-Variablen sind genau die Informationen, die Angreifern später beim Missbrauch von Konten, beim Escalating von Berechtigungen oder beim gezielten Ausnutzen weiterer Lücken helfen. Gleichzeitig macht der LLM-gestützte Code-Entstehungsprozess sichtbar, dass Bedrohungen zunehmend schneller entstehen und schneller wieder verschwinden können. Wer jetzt reagiert, sollte daher neben Paket-Blocklisten vor allem auf Verhaltenserkennung setzen: auffällige preinstall-Phasen, das Laden externer Artefakte nach der Installation sowie ungewöhnliche Exfiltrationsziele aus Build-Umgebungen sind dabei die zentralen Leitplanken.
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