今日のNpmマルウェア 攻撃者は進化を続け、 悪質なコード, 悪意のあるnpmパッケージ, PyPIの悪意のあるパッケージ 開発ワークフローを対象とするように設計されており、 CI/CD pipelines、そしてオープンソースのエコシステム。 悪意のあるコードの概要 Xygeni の継続的な調査レポートは、実際の悪意のあるパッケージを追跡および検証します。 npm, PyPI, VSコード, OpenVSXこれには、確認済みのバックドア、データ窃盗マルウェア、認証情報漏洩ペイロード、自動化された複数バージョンのマルウェアキャンペーンなどが含まれます。
当研究チームはこのページを定期的に更新しています。 検証済みの調査結果, 侵害の兆候 (IOC), 行動パターン, テクニカル分析その結果、開発者は、 アプリケーションセキュリティチームセキュリティエンジニアは、 npmマルウェア今日の そして、現代のソフトウェアサプライチェーンに影響を与える新たな悪意のあるパッケージ活動。
NPMマルウェア最新情報：2026年4月24日～29日週次サマリー
研究者らが確認した 97個の悪意のあるパッケージ この期間中、公的登録簿全体にわたって。
データセットの観測結果
- 確認されたパッケージのほとんどは、 npm
- 追加の感染事例 PyPI, OpenVSX, 作曲家
- 同じパッケージファミリーおよび関連名にわたる悪意のある公開の繰り返し
- 高いまたは非典型的なバージョンパターンなど 99.x, 99.9.x, 1.0.x
- 強力な使用 支払いとチェックアウト, enterpriseスタイル, 内部ウェブアプリ, 分析論, UI基盤, 開発者ツール, クラウドをテーマにした, コンポーネント関連 命名パターン
- 正規のパッケージアップデートを模倣するように設計された、複数の協調的なバージョンバースト
月次マルウェアレポート：2026年4月に確認された悪意のあるnpmパッケージ
最新版へようこそ Xygeni悪意のあるコードダイジェスト（月刊版）。 に 2026年4月私たちの研究チームが確認しました 250個以上の悪意のあるパッケージ、主に npmさらに、 PyPI、VS Code、OpenVSX、およびComposer.
4月は量だけが問題ではなかった。 自動化主導の出版ブーム, 攻撃的なバージョンインフレキャンペーン, パッケージファミリーのクラスタリング, 内部ツールのなりすまし今月、組織的な悪意のある情報発信において、以下のような注目すべきパターンがいくつか見られました。
偽の内部ツール、AI をテーマにしたパッケージ、決済およびチェックアウトモジュール、分析クライアント、フロントエンドコンポーネント、開発者ユーティリティ、Kubernetes およびクラウドツール、VS Code および OpenVSX 拡張機能、そして実際のソフトウェア配信に溶け込むように設計された信頼できるブランドのようなパッケージ名 pipelines.
これらは単なるタイポスクワッティング事件ではなかった。 4月 データセットでは、我々は観察した 認証情報の悪用パターン, サプライチェーン操作, 名前空間の再利用が繰り返される, 組織的な悪意のある出版 実際の開発環境やソフトウェア配信に溶け込むように設計されています。 pipelines.
より広範なデータセット全体を通して、我々は引き続き観察した スクリプトによる複数バージョン公開, 過剰なバージョン管理スキーム, 支払いと enterpriseテーマに沿った命名, AIやエージェントをテーマにしたパッケージ名, SDKとフロントエンドコンポーネントの偽装, 内部ツールの模倣、そして次のような古典的な戦術 依存関係の混乱 (NAIST) と データの漏出.
このレポートは、当社が継続的に行っている取り組みの一環です。 悪意のあるコードの概要新たな脅威を検証し、 実用的なインテリジェンス 支援する DevSecOps チーム 先を行く ソフトウェアサプライチェーンのリスク.
| 生態系 | パッケージ | 日付 |
|---|---|---|
| npm | pa-marked:99.1.10 | 2026 年 4 月 27 日 |
| ピピ | moonbit-locale-compat:0.2.3 | 2026 年 4 月 27 日 |
| npm | @alfa.life.mapp/app.web:99.0.13 | 2026 年 4 月 27 日 |
| npm | @sbt_gitverse/analytics-client:99.0.1 | 2026 年 4 月 27 日 |
| npm | @frengki0707/google-cloud-clone:1.33.1 | 2026 年 4 月 27 日 |
| npm | @alfa.life.mapp/app.web:99.0.14 | 2026 年 4 月 27 日 |
| npm | @tochka-ui/foundation:99.0.2 | 2026 年 4 月 27 日 |
| OpenVSX | arcane-spark/ubel:0.1.0 | 2026 年 4 月 28 日 |
| npm | @2011-08-19/n:99.9.9 | 2026 年 4 月 28 日 |
| npm | @frengki0707/google-cloud-clone:1.38.0 | 2026 年 4 月 27 日 |
npmマルウェアとPyPIマルウェアにおける悪意のあるコードの検出方法
Xygeniは、悪意のあるコードが拡散する前に阻止するために、多層的な技術を使用しています。まず、静的コード分析によって難読化パターン、隠されたペイロード、スクリプトの悪用を検出します。さらに、動作サンドボックス分析によってインストールを解析します。 hooksランタイムコマンドや永続化のトリックも検出します。さらに、機械学習による検出機能により、シグネチャスキャナーでは見逃されるゼロデイのnpmマルウェアやpypiマルウェアの亜種を特定します。最後に、早期警告システムは公開リポジトリをリアルタイムで監視し、検出結果を検証して、DevOpsチームに即座に警告を発します。
その結果、この組み合わせにより、開発者は直接統合された迅速で実用的なインテリジェンスを受け取ることができます。 CI/CD ワークフロー。
開発者が悪意のあるnpmパッケージに注意を払うべき理由
現代の脅威は実行時を待つことはほとんどありません。たとえば、悪意のある npm パッケージはインストール中に実行されることが多く、PyPI の悪意のあるパッケージはトークンの漏洩やバックドアを隠しています。攻撃者:
- プライベートなGitHubリポジトリを公開にすることで、それらを複製できます。
- エンコードされたペイロードを使用して、認証情報と機密情報を外部に持ち出す。
- 難読化されたJavaScriptローダーを使用して、ランサムウェアやボットネットをデプロイする。
実際、悪意のあるオープンソースパッケージは1年間で156%も急増しました。そのため、遅延フィードや基本的なスキャナーだけに頼っているチームは、後れを取ってしまうでしょう。
このマルウェアレポートがnpmとPyPIで追跡する内容
このダイジェストは、以下の中心的なハブです。
- 悪意のあるnpmパッケージが確認されました
- 確認されたpypiの悪意のあるパッケージ
- 悪意のあるコードの挙動に基づく検出
- 登録簿で確認された事件
- 週次および月次のマルウェアレポート概要
- npmマルウェアおよびpypiマルウェアの発見履歴変更ログ
つまり、これは単一の参照点を提供するものです。Xygeniの研究チームは、このページを毎週更新し、詳細な技術分析とGitHubのIOCへのリンクを掲載しています。
悪意のあるnpmパッケージとPyPIマルウェアから身を守る方法
こうしたリスクの高まりを受けて、組織は基本的な依存関係チェック以上の対策を必要としています。悪意のあるnpmパッケージやpypiパッケージに対する強力な防御策には、予防的な制御と実行時の強制の両方が必要です。
悪意のあるnpmパッケージに対して、ロックファイルのみのインストールを強制する
npm ci or pip install --require-hashes in CI/CD.
これにより、ロックファイルで定義された依存関係ツリーが正確に使用されることが保証されます。結果として、攻撃者は悪意のあるnpmパッケージの改変版やタイプスクワッティング版を紛れ込ませることができません。
npmマルウェアとPyPIマルウェアのインストール前スキャン
Xygeniの早期警告エンジンを統合して、パッケージが環境に到達する前にnpmマルウェアとpypiマルウェアをスキャンしましょう。
さらに、不審な点を検出 postinstall スクリプト、難読化されたローダー、またはハードコードされたC2 URL。
Guardrails 悪意のあるコードを含むビルドをブロックする
作成セッションプロセスで guardrails 悪意のあるnpmパッケージまたはpypiパッケージが検出された場合、ビルドを自動的に失敗させる。
例えば、breakは、メンテナーが未公開のパッケージ、難読化パターン、またはIOC（侵害指標）に一致するパッケージをベースにビルドします。その結果、悪意のあるコードが見過ごされることは決してありません。
生成と検証 SBOM悪意のあるnpmパッケージとPyPIマルウェアに対する対策
創造する SBOMすべてのビルドにs（CycloneDX、SPDX）が必要です。
その後、既知の悪意のあるnpmパッケージやpypiマルウェアフィードと比較し、直接的および間接的な依存関係を追跡します。
npmマルウェアおよびPyPIマルウェアからの認証情報とトークンの保護
多くの悪意のある npm パッケージは、 .npmrc, .pypircまたは環境変数。
したがって、セキュリティを強化したコンテナ内でビルドを実行し、公開する機密情報を最小限に抑えてください。さらに、悪意のあるコードの悪用を防ぐために、環境変数ではなくシークレットマネージャを使用してください。
悪意のあるnpmパッケージのレジストリとメンテナーの変更を監視する
攻撃者はしばしば、放棄されたプロジェクトを乗っ取る。
特に、npmマルウェアやpypi悪意のあるパッケージにおいて、突然のメンテナー交代、異常なバージョンアップ、過剰な公開に注意してください。
npmとPyPIにおける悪意のあるコードの検出に関する開発者向けトレーニング
チームに以下のような危険信号を見抜く方法を教える：
- スペルミスのあるパッケージ名（
reqeustrequest). - 珍しい
installorprepareスクリプト。 - 最近作成されたパッケージで、バージョン番号が異常に高いものがある。
何よりも、この認識は悪意のあるコードを早期に検出するのに役立ちます。
悪意のあるnpmパッケージとPyPIマルウェアのランタイム異常検出
マルウェアが静的チェックを回避したとしても、ランタイム検出では CI/CD 捕獲可能:
- 予期せぬネットワーク接続が発生しました。
- 想定されるディレクトリ以外でのファイルシステムの変更。
- 複数の職種にわたる継続的アプローチ。
最後に、これにより、インストール後もnpmマルウェアやpypiマルウェアの脅威が確実に阻止されます。
これらの制御を組み合わせることで、チームは悪意のあるnpmパッケージやpypiパッケージが本番環境に到達するのを防ぐことができます。 pipelines.
Xygeniのマルウェア検出ツールをお試しください
Xygeniが提供するもの：
- バックドア、スパイウェア、ランサムウェアなどの悪意のあるコードをリアルタイムで検出します。
- 基本的なスキャナーとは対照的に、npm、PyPI、Maven、NuGet、RubyGemsなど、より広範囲にわたる分析が可能です。
- マルウェアレポートでリスクが検出された場合、ビルドを自動的にブロックします。
- 悪用可能性に関する洞察、メンテナーの評判チェック、および異常検知。
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