100 pacchetti di Infostealer caricati su NPM sfruttando le allucinazioni delle AI

Redazione RHC : 30 Ottobre 2025 15:43

Da agosto 2024, la campagna PhantomRaven ha caricato 126 pacchetti dannosi su npm, che sono stati scaricati complessivamente oltre 86.000 volte. La campagna è stata scoperta da Koi Security, che ha riferito che gli attacchi sono stati abilitati da una funzionalità poco nota di npm che gli consente di aggirare la protezione e il rilevamento.

Si sottolinea che al momento della pubblicazione del rapporto erano ancora attivi circa 80 pacchetti dannosi. Gli esperti spiegano che gli aggressori sfruttano il meccanismo Remote Dynamic Dependencies (RDD).

In genere, uno sviluppatore vede tutte le dipendenze di un pacchetto in fase di installazione, scaricate dall’infrastruttura NPM attendibile. Tuttavia, RDD consente ai pacchetti di estrarre automaticamente il codice da URL esterni, anche tramite un canale HTTP non crittografato. Nel frattempo, il manifest del pacchetto non mostra alcuna dipendenza.

Christmas Sale -40% 𝗖𝗵𝗿𝗶𝘀𝘁𝗺𝗮𝘀 𝗦𝗮𝗹𝗲! Sconto del 𝟰𝟬% 𝘀𝘂𝗹 𝗽𝗿𝗲𝘇𝘇𝗼 𝗱𝗶 𝗰𝗼𝗽𝗲𝗿𝘁𝗶𝗻𝗮 del Corso "Dark Web & Cyber Threat Intelligence" in modalità E-Learning sulla nostra Academy!🚀 Fino al 𝟯𝟭 𝗱𝗶 𝗗𝗶𝗰𝗲𝗺𝗯𝗿𝗲, prezzi pazzi alla Red Hot Cyber Academy. 𝗧𝘂𝘁𝘁𝗶 𝗶 𝗰𝗼𝗿𝘀𝗶 𝘀𝗰𝗼𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶 𝗱𝗲𝗹 𝟰𝟬% 𝘀𝘂𝗹 𝗽𝗿𝗲𝘇𝘇𝗼 𝗱𝗶 𝗰𝗼𝗽𝗲𝗿𝘁𝗶𝗻𝗮. Per beneficiare della promo sconto Christmas Sale, scrivici ad [email protected] o contattaci su Whatsapp al numero di telefono: 379 163 8765. Supporta Red Hot Cyber attraverso:  L'acquisto del fumetto sul Cybersecurity Awareness Ascoltando i nostri Podcast Seguendo RHC su WhatsApp Seguendo RHC su Telegram Scarica gratuitamente “Byte The Silence”, il fumetto sul Cyberbullismo di Red Hot Cyber Se ti piacciono le novità e gli articoli riportati su di Red Hot Cyber, iscriviti immediatamente alla newsletter settimanale per non perdere nessun articolo. La newsletter generalmente viene inviata ai nostri lettori ad inizio settimana, indicativamente di lunedì.

Quando uno sviluppatore esegue npm install, il pacchetto dannoso scarica silenziosamente un payload da un server controllato dagli aggressori e lo esegue immediatamente. Non è richiesta alcuna interazione da parte dell’utente e gli strumenti di analisi statica rimangono inconsapevoli dell’attività.

“PhantomRaven dimostra quanto possano essere sofisticati gli aggressori quando sfruttano i punti ciechi delle soluzioni di sicurezza tradizionali. Le dipendenze dinamiche remote sono semplicemente invisibili all’analisi statica”, affermano i ricercatori.

Si noti che il malware viene scaricato dal server ogni volta che il pacchetto viene installato, anziché essere memorizzato nella cache.

Questo apre le porte ad attacchi mirati: gli aggressori possono controllare l’indirizzo IP della richiesta e inviare codice innocuo ai ricercatori di sicurezza, distribuire codice dannoso per le reti aziendali e distribuire payload specializzati per gli ambienti cloud.

Una volta infettato, il malware raccoglie attentamente informazioni sul sistema della vittima:

• variabili di ambiente con configurazioni dei sistemi interni dello sviluppatore;
• token e credenziali per npm, GitHub Actions, GitLab, Jenkins e CircleCI;
• l’intero ambiente CI/CD attraverso il quale passano le modifiche al codice apportate da diversi sviluppatori.

I token rubati possono essere utilizzati per attaccare le supply chain e iniettare codice dannoso in progetti legittimi. Il furto di dati è organizzato in modo ridondante, utilizzando tre metodi: HTTP GET con dati nell’URL, HTTP POST con JSON e connessioni WebSocket.

Gli esperti scrivono che molti pacchetti dannosi sono mascherati da strumenti GitLab e Apache.

Lo slopsquatting, ovvero lo sfruttamento delle allucinazioni dell’intelligenza artificiale, gioca un ruolo speciale in questa campagna. Gli sviluppatori chiedono spesso agli assistenti LLM quali pacchetti siano più adatti a un particolare progetto. I modelli di intelligenza artificiale spesso inventano nomi inesistenti ma plausibili. Gli operatori PhantomRaven tracciano queste allucinazioni e registrano i pacchetti con questi nomi. Le vittime alla fine installano il malware da sole, seguendo le raccomandazioni di LLM.

Gli sviluppatori di LLM non comprendono ancora le cause esatte di queste allucinazioni e non sono in grado di creare modelli che le prevengano, ed è proprio questo che gli aggressori stanno sfruttando. I ricercatori ricordano di non affidarsi a LLM nella scelta delle dipendenze e di controllare attentamente i nomi dei pacchetti e le loro fonti, installando solo pacchetti provenienti da fornitori affidabili.

Seguici su Google News, LinkedIn, Facebook e Instagram per ricevere aggiornamenti quotidiani sulla sicurezza informatica. Scrivici se desideri segnalarci notizie, approfondimenti o contributi da pubblicare.

Redazione
La redazione di Red Hot Cyber è composta da un insieme di persone fisiche e fonti anonime che collaborano attivamente fornendo informazioni in anteprima e news sulla sicurezza informatica e sull'informatica in generale.

Lista degli articoli