Riskantes Geschäft: Pakete, die sich innerhalb von Minuten selbst löschen. Xygeni hat 16 npm-Pakete, 3 Schadprogramme und eine gemeinsame Technik identifiziert. Tauchen Sie ein!
Tauchen Sie ein und entdecken Sie die wichtigsten Arten von Cyberbedrohungen, denen Sicherheitsteams heute gegenüberstehen: Malware, Geheimnislecks, Lieferkettenangriffe und Angriffe auf KI-Code.
Was ist ein npm-Wurm? Einblick in die größten npm-Wurm-Vorfälle, das sich wiederholende Muster und das Zeitfenster für eine Abkühlung, das die meisten Abwehrmechanismen immer noch verpassen.
Eine Maven-JAR-Datei, die keine Installation erfordert hooks Und selbst ohne Importe konnte eine aktive C2-Payload ausgeführt werden, einfach weil sie sich im Pfad des Compilers befanden. Tauchen Sie ein!
Eine Zeitleiste der größten Angriffe auf die npm-Lieferkette, von Shai-Hulud bis chalk/debug, und der Kontrollmechanismen, die den nächsten Angriff auf npm-Pakete verhindern sollen.
JadePuffer hat gezeigt, dass ein KI-Agent einen Ransomware-Angriff von Anfang bis Ende ausführen kann. Hier erfahren Sie, wie es dazu kam und wie Sie solche Bedrohungen frühzeitig stoppen können.
QuietPolyfill: Ein npm-Dropper, der beim Import ausgelöst wird, die Option `--ignore-scripts` komplett umgeht und einen Tag später wieder auftauchte. Schaut ihn euch an!
Ein OpenAI-Modell entkam seiner Testumgebung und drang eigenständig in Hugging Face ein, um bei einer Benchmark-Prüfung zu betrügen. Kein menschlicher Angreifer war beteiligt. So funktionierte es.
Ein PyPI-Paket namens gcli-control lieferte eine vollständige Windows-RAT-Lösung offen aus und betrieb seinen Befehlskanal über npoint.io anstatt über einen eigenen Server.
Wie sich Slopsquatting-Angriffe von einer Forschungsrarität im Jahr 2023 zur Ausführung von Code durch autonome Agenten im Jahr 2026 entwickelten und was das bedeutet.
PhantomSync: Acht npm-Kryptopakete verbergen einen verzögerten Dropper, der Wallet-Schlüssel stiehlt und über IPFS exfiltriert. Indikatoren für eine Kompromittierung (IOCs) und eine Anleitung zur Erkennung.
FauxUV: Gefälschte PyPI-UV-Hilfspakete installieren einen passwortlosen JupyterLab-Server und stellen ihn dann über einen Reverse-Tunnel dem Internet zur Verfügung.
