Redazione RHC : 29 Agosto 2025 12:56
È stato scoperto che RubyGems conteneva 60 pacchetti dannosi che si spacciavano per strumenti innocui per l’automazione di social network, blog e servizi di messaggistica. I codici malevoli rubavano le credenziali degli utenti e sono state scaricate più di 275.000 volte da marzo 2023. Gli esperti di Socket, che hanno individuato la campagna, riferiscono che i pacchetti erano rivolti principalmente agli utenti sudcoreani che utilizzano strumenti di automazione per lavorare con TikTok, X, Telegram, Naver, WordPress, Kakao e così via.
L’elenco completo dei pacchetti dannosi è disponibile nel rapporto Socket. Di seguito sono riportati esempi di typosquatting utilizzati dagli aggressori.
Il malware è stato pubblicato su RubyGems.org con i nomi di diversi editori: zon, nowon, kwonsoonje e soonje. La distribuzione delle attività dannose su più account ha reso difficile tracciare e bloccare gli attacchi.
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Si sottolinea che tutto i 60 pacchetti avevano un’interfaccia grafica apparentemente plausibile e implementavano le funzionalità dichiarate. Allo stesso tempo, però, tutti i dati inseriti dalle vittime nei moduli di accesso venivano trasmessi agli indirizzi hard-coded dei server degli aggressori (programzon[.]com, appspace[.]kr, marketingduo[.]co[.]kr).
In alcuni casi, gli strumenti mostravano anche messaggi di errore o di successo, anche se in realtà non avevano eseguito alcuna richiesta di accesso o API. Di conseguenza, agli autori del malware sono stati forniti login e password in chiaro, indirizzi MAC dei dispositivi (per l’impronta digitale) e nomi di pacchetti dannosi (per monitorare l’efficacia della campagna). I ricercatori affermano di aver trovato i dati rubati in vendita sui mercati darknet in lingua russa.
Il rapporto rileva che almeno 16 dei 60 pacchetti dannosi sono ancora disponibili per il download, nonostante Socket abbia notificato al team di RubyGems tutti i pacchetti dannosi. Gli esperti ricordano agli sviluppatori di controllare sempre attentamente i pacchetti provenienti da repository open source per individuare codice sospetto (ad esempio offuscamento), di considerare la reputazione e la cronologia delle versioni dell’autore e di affidarsi a versioni già testate e note per essere sicure.
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