LONDON (IT BOLTWISE) – Eine massive Spam-Attacke hat die npm-Registry mit über 46.000 gefälschten Paketen überflutet. Diese Pakete, die sich als harmlose Projekte tarnen, wurden über zwei Jahre hinweg systematisch veröffentlicht. Die Kampagne, die unter dem Namen ‘IndonesianFoods’ bekannt ist, nutzt eine wurmähnliche Verbreitungsmethode und stellt eine erhebliche Bedrohung für die Software-Lieferkette dar.
Eine groß angelegte Spam-Kampagne hat die npm-Registry mit über 46.000 gefälschten Paketen überflutet. Diese Pakete, die sich als harmlose Next.js-Projekte tarnen, wurden seit Anfang 2024 systematisch veröffentlicht. Die Kampagne, die unter dem Namen ‘IndonesianFoods’ bekannt ist, nutzt eine wurmähnliche Verbreitungsmethode und stellt eine erhebliche Bedrohung für die Software-Lieferkette dar.
Die Angreifer haben eine Vielzahl von npm-Konten genutzt, um die Pakete zu veröffentlichen, wobei sie sich auf indonesische Namen und Lebensmittelbegriffe als Namensschema stützen. Diese Pakete enthalten einen JavaScript-Wurm, der in einer Datei wie ‘auto.js’ oder ‘publishScript.js’ versteckt ist. Der Wurm bleibt inaktiv, bis ein Benutzer das Skript manuell ausführt, was die Erkennung durch Sicherheitssoftware erschwert.
Die manuelle Ausführung des Skripts führt zu einer Reihe von Aktionen, die in einer Endlosschleife ablaufen, darunter das Entfernen des ‘private’: true-Eintrags aus der package.json-Datei und das Erstellen eines zufälligen Paketnamens. Diese Pakete werden dann alle 7 bis 10 Sekunden in die npm-Registry hochgeladen, was zu einer erheblichen Belastung der Infrastruktur führt.
Die Kampagne wurde erstmals von Sicherheitsforschern von Phylum und Sonatype im April 2024 entdeckt. Sie vermuten, dass die Angreifer die Kampagne nutzen, um durch die künstliche Erhöhung ihrer Impact-Score TEA-Token zu verdienen. Die Bedrohung ist besonders besorgniserregend, da sie die offene Natur von npm ausnutzt und die Software-Lieferkette erheblich stört.
GitHub hat inzwischen die betroffenen Pakete aus der npm-Registry entfernt und betont, dass es sich verpflichtet hat, solche Bedrohungen zu erkennen und zu beseitigen. Die Plattform setzt auf manuelle Überprüfungen und maschinelles Lernen, um bösartige Aktivitäten zu identifizieren und zu verhindern.
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