Ott 24, 2022 Marina Londei Malware, Minacce, News 0

Un team di ricercatori del Leiden Institute of Advanced Computer Science ha individuato migliaia di repository GitHub di finte proof-of-concept (PoC) per diverse vulnerabilità conosciute.

Molti di questi repository, oltre a non essere in alcun modo una reale PoC di falle di sicurezza, contengono anche codice malevolo. Nel loro report i ricercatori hanno spiegato che alcuni progetti, se eseguiti, installano malware sul sistema o collezionano dati sensibili.

Le PoC false trovate dai ricercatori riguardavano vulnerabilità rese note tra il 2017 e il 2021. Gli indizi che hanno portato il team ad approfondire la natura dei repository sono stati diversi; in particolare i ricercatori hanno controllato la presenza di IP in blacklist nel codice, di file binari malevoli e di payload offuscati.

Nel primo caso il team ha individuato tutti quei repository che nel codice avevano degli indirizzi IP presenti in blacklist pubbliche, catalogati come pericolosi e sospetti. Alcuni repository, poi, contenevano dei file eseguibili: i ricercatori hanno controllato l’hash di questi file per verificare se anch’esso fosse presente nelle blacklist. Infine il team ha controllato la presenza di payload offuscati e codificati in base64 o esadecimali, analizzandone poi la natura.

Su 47.313 repository GitHub analizzati, 4.893 sono stati classificati come PoC false o codice malevolo. Purtroppo la tecnica adottata non è in grado di individuarli tutti, ma è comunque un buon punto di partenza per sviluppi futuri.

“Questo approccio non è in grado di individuare ogni PoC falsa, in quanto esistono altri modi più ingegnosi per offuscare il codice malevolo” hanno specificato i ricercatori nel loro paper. “Abbiamo analizzato le similarità del codice come una feature per aiutare a identificare nuovi repository malevoli. I nostri risultati mostrano infatti che questi repository, in media, sono molto simili tra loro rispetto a quelli sicuri. Si tratta comunque di un primo step per sviluppare tecniche di analisi più precise”.