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Gefährliches PyPI-Paket tarnt sich als Chimera-Modul und stiehlt AWS-, CI/CD- und macOS-Daten

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Malicious PyPI Package Masquerades as Chimera Module to Steal AWS, CI/CD, and macOS Data

Eine detaillierte Analyse eines bösartigen PyPI-Pakets, das sich als legitimes Chimera-Hilfsmittel ausgibt und gezielt sensible Daten aus Cloud-Umgebungen, CI/CD-Pipelines und macOS-Systemen abgreift. Das Thema beleuchtet die Folgen solcher Supply-Chain-Angriffe und gibt Einblicke in moderne Methoden der Cyberkriminalität, die Entwickler und Unternehmen zunehmend bedrohen.

Die Bedrohung durch bösartige Pakete in Open-Source-Repositorys stellt ein wachsendes Risiko für Entwickler und Unternehmen dar, die auf digitale Ressourcen und Cloud-Dienste angewiesen sind. Jüngst rückte ein schädliches Python-Paket auf der PyPI-Plattform in den Fokus der Security-Community, da es sich als unterstützendes Modul für Chimera Sandbox darstellt – ein von einem großen Technologieunternehmen initiiertes Experimentier- und Entwicklungsframework für maschinelles Lernen. Diese Täuschung sollte dazu dienen, gesammelte Zugangsdaten, Konfigurationsinformationen und Umgebungsvariablen gezielt auszuspionieren und an bösartige Dritte zu übermitteln. Dabei zeigt dieser Fall exemplarisch die zunehmende Raffinesse von Angriffen auf die Software-Lieferkette und die Gefahr, die von scheinbar harmlosen Bibliotheken ausgehen kann. Die Analyse enthüllte, dass das Paket unter dem Namen chimera-sandbox-extensions veröffentlicht wurde, was Entwickler glauben lassen sollte, es handele sich um ein offizielles oder zumindest harmloses Hilfsmittel zur Nutzung der Chimera Sandbox.

Diese Sandbox wurde vor weniger als einem Jahr von einem renommierten Unternehmen aus Singapur vorgestellt, um Entwicklern Möglichkeiten für Experimente im Bereich künstlicher Intelligenz zu eröffnen und damit die Innovation zu fördern. Das eigentlich Schädliche an diesem Paket zeigt sich jedoch sofort nach der Installation. Es versucht, Verbindung zu einer eigens generierten externen Domain aufzubauen, die mittels Domain-Generierungsalgorithmus (DGA) kreiert wurde, um eine weitere Schadkomponente herunterzuladen und auszuführen. Dieser zweite Schritt der Infektion besteht aus der Anforderung eines Authentifizierungstokens, mit dessen Hilfe das Paket anschließend Informationen von bislang infizierten Systemen abgreift. Dabei sind die gestohlenen Daten äußerst vielfältig und fokussieren stark auf Informationen, die in Unternehmens- und Cloud-Umgebungen besonders sensibel sind.

Dazu gehören sogenannte JAMF-Receipts, die Aufschluss darüber geben, welche Softwarepakete über Jamf Pro auf verwalteten macOS-Computern installiert wurden. Dies lässt darauf schließen, dass gezielt auch Apple-Systeme im Visier der Angreifer stehen. Darüber hinaus werden Authentifizierungsdaten von Pod-Sandbox-Umgebungen, Git-Konfigurationsdetails, Umgebungsvariablen aus CI/CD-Pipelines sowie Konfigurationen von Zscaler-Hosts gesammelt. Besonders schwerwiegend ist die Erfassung von Amazon Web Services (AWS)-Zugangsdaten, die weitreichenden Zugriff auf Cloud-Services ermöglichen. Die Malware holt zudem Informationen zur öffentlichen IP-Adresse sowie grundlegende System- und Nutzerinformationen ein, womit sie eine umfassende Lage über das befallene System gewinnt.

Nachdem all diese Daten abgeholt und gesammelt wurden, übersendet die Schadsoftware sie per HTTP POST-Anfrage an den selben externen Server, von dem sie das schädliche Modul geladen hat. Dort findet eine Bewertung statt, ob das kompromittierte System für weiterführende Exploits geeignet erscheint. Trotz intensiver Analyse konnte der eigentliche Nachlade-Payload zum Zeitpunkt der Untersuchung nicht bezogen werden, weshalb weitere Details zu möglichen Folgeschäden noch unklar sind. Die Erkenntnis, dass gerade ein auf den ersten Blick vertrauenswürdig wirkendes Paket solche zielgerichteten Angriffe ermöglicht, unterstreicht den wachsenden Trend, dass Cyberkriminelle ihre Attacken immer mehr professionalisieren und durch mehrstufige Angriffsvektoren absichern. Während herkömmliche Malware oft breit gestreut und wenig spezifisch eingesetzt wird, zielen diese Supply-Chain-Attacken auf besonders wertvolle Daten in professionellen IT-Umgebungen ab.

Besonders die Kombination aus Cloud-Services, Container-Orchestrierung, Continuous Integration und macOS-Geräten in modernen Unternehmen ergibt einen lukrativen Angriffspunkt. Die Forschungen von Sicherheitsexperten, beispielsweise von JFrog und anderen Playern aus der Branche, zeigen deutlich auf, dass ein sehr kontrolliertes und komplexes Verhalten der Schadsoftware vorliegt. Das Paket wurde in einem „Red Teaming“-Kontext entdeckt – also im Rahmen einer autorisierten Sicherheitsübung, mit der Schwachstellen und Sicherheitslücken gezielt erkannt, demonstriert und behoben werden sollen. Das eigentliche Ziel der Entwickler der Simulation war es, die eigene Sicherheitsarchitektur und Detektionstechnologien zu testen und zu verbessern. Nichtsdestotrotz erlangte der Fund bundesweite Aufmerksamkeit und sorgte für Diskussionen über die Risiken und Konsequenzen solcher Täuschungen.

Grab, das Unternehmen hinter der Chimera Sandbox und verantwortlich für den simulierten Angriff, stellte klar, dass das Paket nicht mit tatsächlicher bösartiger Absicht entwickelt wurde und dass keine externen Systeme angegriffen wurden. Die Übung wurde geplant und kontrolliert durchgeführt. Trotzdem ist die Verwechselbarkeit und Verwechslungsgefahr mit echten Schadprogrammen hoch, was verdeutlicht, dass solche Simulationen auch das Risiko bergen, von außenstehenden Beobachtern missverstanden zu werden. Im weiteren Kontext ist dieser Fall Teil eines größer werdenden Phänomens, bei dem Open-Source-Paket-Registries wie PyPI, npm und andere zunehmend als Angriffsvektor missbraucht werden. Entwickler nutzen automatisierte Pipelines, um Bibliotheken herunterzuladen und zu installieren, oft ohne tiefgehende Prüfungen der Herkunft oder des Inhalts.

Angreifer nutzen diese Dynamik aus, indem sie legitimen Paketen ähnliche oder täuschend echte Namen geben, sogenannte Typosquatting- oder Slopsquatting-Techniken, bei denen Tippfehler oder Halluzinationen von KI-basierten Codegeneratoren ausgenutzt werden. Die jüngste Welle zeigt dabei auch eine weitere Evolution des Angriffszyklus: vermehrt wird Remote Code Execution über mehrstufige Ketten eingesetzt, teilweise mit extremen Verschleierungstechniken wie dem Einbetten zusätzlicher Payloads in unwahrscheinlichen Medientypen (beispielsweise versteckte DLLs in Pixeln von PNG-Bildern). Diese mehrschichtigen Angriffsarchitekturen erschweren das Erkennen durch herkömmliche Sicherheitsmechanismen erheblich. Parallel dazu existiert eine verstärkte Aktivität im Bereich von Krypto-Malware, die unter anderem durch Paketmanager eingeschleust wird. Diese Art von Malware zielt darauf ab, Kryptowährungs-Wallets auszuspähen, private Schlüssel zu entwenden, Clipboard-Inhalte mit manipulierten Adressen zu ersetzen oder Kryptowährungen direkt über versteckte Überweisungen zu entwenden.

Auch hier gewinnen komplexe Tarn- und Täuschungsstrategien immer mehr Bedeutung. Die Gefahr, die davon ausgeht, betrifft nicht nur einzelne Nutzer, sondern ganze Unternehmen mit Cloud-Abhängigkeiten und hochgradig automatisierten Softwareentwicklungsschritten. Je vernetzter und automatisierter Entwicklungs- und Auslieferungsprozesse sind, desto größer ist der potenzielle Schaden durch kompromittierte Pakete. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, einerseits schnelle Innovation und Code-Lieferungen zu ermöglichen und andererseits Sicherheitsrisiken zu minimieren. Best Practices für den Umgang mit dieser Bedrohung umfassen erhöhte Kontrolle und Monitoring von Drittanbieter-Bibliotheken, das Einsetzen von Tools zur statischen und dynamischen Analyse sowie automatisierte Tests, die speziell auf verdächtiges Verhalten abzielen.

Darüber hinaus müssen Entwickler und DevOps-Teams für die Risiken sensibilisiert werden, damit unüberlegte Installationen vermieden und Paketquellen sorgfältig geprüft werden. Open-Source-Projekte stehen ebenfalls in der Pflicht, rigorose Review-Verfahren für deren Pakete einzuführen und sich gegen das Hochladen von schädlichem Code aktiv zu verteidigen. Die Zusammenarbeit zwischen den Security-Communities und den Betreibern der Paket-Registries ist dabei ein wichtiges Element, um schädliche Pakete schnell zu identifizieren und zu entfernen. Zusammenfassend illustriert der Vorfall mit dem Chimera-Modul einmal mehr die Risiken in der modernen Softwareentwicklung und Cloud-Infrastruktur. Die Integration von komplexen, oft auf Machine Learning basierenden Entwicklungssystemen erfordert ebenso fortschrittliche Sicherheitsstrategien.

Der Schutz der Software-Lieferkette wird somit zum kritischen Faktor, um Datenverlust, unbefugte Zugriffe und weitreichende Sicherheitsverletzungen zu verhindern. Nur durch ein Zusammenspiel von Technik, Awareness und kontrollierten Sicherheitsmaßnahmen lässt sich der wachsenden Bedrohung durch bösartige hinterlistige Pakete entgegenwirken.

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