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Milioni di Stelle False su GitHub: Supply Chain a Rischio

Milioni di Stelle False su GitHub: Supply Chain a Rischio

2 Gennaio 2025 09:25

GitHub si trova ad affrontare il problema dell’utilizzo di stelle false per aumentare artificialmente la popolarità di repository fraudolenti e dannosi. Le star aiutano questi progetti ad aumentare le loro valutazioni e ad attirare più utenti che potrebbero diventare vittime di attacchi informatici.

Le stelle di GitHub sono simili ai Mi piace dei social media: gli utenti le aggiungono ai repository che preferiscono. Il sistema di GitHub utilizza le stelle per creare valutazioni e consigli globali per mostrare progetti simili nella dashboard personale di un utente.

Il problema delle stelle false è noto da molto tempo. Ad esempio, nell’estate del 2024 è stato scoperto un servizio di distribuzione di malware chiamato “Stargazers Ghost Network”, che utilizzava una rete di account falsi per rendere popolari progetti falsi che distribuivano infostealer.

Tuttavia, non solo i progetti dannosi ricorrono a tali metodi. Alcuni sviluppatori coscienziosi utilizzano la promozione anche per attirare più utenti reali e aumentare la popolarità dei loro progetti.

4,5 milioni di stelle sospette su GitHub

Un nuovo studio mostra la portata del problema. L’analisi dei dati rivela 4,5 milioni di stelle sospette su GitHub che probabilmente sono false. Gli esperti hanno analizzato 20 TB di dati di GHArchive, inclusi oltre 6 miliardi di eventi sulla piattaforma dal 2019 al 2024. Lo studio ha identificato gli utenti sospetti in base alla scarsa attività, ai modelli di attività e alle azioni coordinate, come l’aggiunta di massa di stelle in breve tempo.

Come risultato dell’analisi, è stato possibile identificare 4,53 milioni di stelle sospette lasciate da 1,32 milioni di conti per 22.915 archivi. Dopo aver eliminato i falsi positivi, l’elenco è stato ridotto a 3,1 milioni di stelle false associate a 278.000 account e 15.835 repository.

Circa il 91% di tali archivi e il 62% degli account sospetti sono stati rimossi entro ottobre 2024. Lo studio ha anche mostrato un’impennata dell’attività delle fake star nel 2024, con oltre il 15,8% dei repository con più di 50 star coinvolti in campagne truffa nel mese di luglio. GitHub ha rimosso i repository identificati e sta continuando ad analizzare nuovi dati.

I repository dannosi creano rischi per gli utenti minando la fiducia nella piattaforma. Gli esperti consigliano di prestare attenzione all’attività dei progetti, di studiarne la documentazione e il codice e di non fare affidamento solo sulla popolarità. GitHub non ha ancora rilasciato un commento ufficiale sulla questione della lotta alle false star.

Il rischio della supply chain software

Il fenomeno delle stelle false su GitHub non solo mina la fiducia nella piattaforma, ma rappresenta anche una seria minaccia alla supply chain software. I repository fraudolenti, spesso mascherati da progetti legittimi e popolari, possono essere integrati nei cicli di sviluppo di aziende e sviluppatori ignari, introducendo codice malevolo direttamente nelle applicazioni.

Questo tipo di attacco può compromettere interi ecosistemi software, portando a violazioni su larga scala e danni significativi. È quindi fondamentale non basarsi unicamente sulla popolarità apparente di un progetto, ma effettuare rigorosi controlli di sicurezza prima di utilizzarlo nelle proprie pipeline di sviluppo.

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Sandro Sana 300x300
Membro del gruppo di Red Hot Cyber Dark Lab e direttore del Red Hot Cyber PodCast. Si occupa d'Information Technology dal 1990 e di Cybersecurity dal 2014 (CEH - CIH - CISSP - CSIRT Manager - CTI Expert), relatore a SMAU 2017 e SMAU 2018, docente SMAU Academy & ITS, membro ISACA. Fa parte del Comitato Scientifico del Competence Center nazionale Cyber 4.0, dove contribuisce all’indirizzo strategico delle attività di ricerca, formazione e innovazione nella cybersecurity.
Aree di competenza: Cyber Threat Intelligence, NIS2, Governance & Compliance della Sicurezza, CSIRT & Crisis Management, Ricerca, Divulgazione e Cultura Cyber
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