PyTorch 安装包出问题，官方警告：部分用户有数据泄漏的风险

原文标题：《PyTorch 安装包出问题，官方警告：这些 Linux 用户请立即卸载，否则会遭数据泄漏》

“所有在 2022 年 12 月 25 日至 12 月 30 日期间，在 Linux 系统安装了PyTorch-nightly（每日更新版）的用户，请立即卸载！”

上述消息来自 PyTorch 官方的一则最新声明。

据官方透露，他们刚刚识别出一个与框架的“torchtriton”库同名的恶意依赖项，该依赖项在 PyPI 代码库上被破坏，并运行恶意二进制文件。

攻击者试图窃取用户 IP 地址、当前工作目录等敏感数据并上传到指定地址，相关恶意代码在从 PyPI 删除之前已被下载 2300 + 次。

不过就在事情一面倒时，攻击者却自己发表了声明，坚称并无恶意，一切只是为了道德研究。

那么 ——

到底发生了什么？

具体事情是这样的：

攻击者在Python 的官方索引库：PyPI （Python Package Index），创建了一个叫“torchtriton”的 Python 软件包。

为何取这个名字？

当然是故意的。

这样就能和 PyTorch 本身有的一个包名字相匹配，好比玩起了 Cosplay。

然后，由于名字相同，“假 torchtriton”就被跟着上传到了 PyPI 中。

又因为 PyPI 索引具有优先权，所以假 torchtriton 就被默认安装到用户的设备上了，而真正的官方版本却被搁置到一旁。

这就是所谓的供应链攻击，在公共软件包索引上，被托管的软件包之间的的依赖关系都受到了直接影响。

不出所料，这个假 torchtriton 自带一肚子坏水：

它比官方版多了上传敏感数据的代码，还包含一个恶意的 triton 二进制文件。

一旦被安装在用户设备上，它就可以入侵系统，窃取用户的重要数据，比如：主机名、用户名、系统中的已知用户，以及 SSH 密钥等。

据悉用户的列表是从 / etc / passwd 中提取的，幸运的是，它实际上并不包含任何密码或密码哈希值。

至于 SSH 密钥，这是安全外壳 （SSH）协议中使用的安全访问凭证，也是 Linux 服务器运维的关键。

有网友指出：

关于 SSH 密钥，Linux 存在一些漏洞，而 iOS 和 Android 的安全模型就不会允许 Python 软件包窃取 SSH 密钥。

不过，最好的解决方案是实施最小权限原则，不要给程序授予任何不必要的权限。

另外，或许也可以考虑请雇人检查软件包。

用户这边，如果你记不清自己下载的是哪个版本，官方给出了一个检查的办法：

输入以下命令，在 torchtriton 包（PYTHON_SITE_PACKAGES / triton / runtime / triton）中搜索恶意二进制文件，然后就能看到在当前的 Python 环境是否受到影响。

事件后续

在官方声明中，PyTorch 也提出了他们的解决策略。

PyTorch 将“ torchtriton”依赖项重命名为“ PyTorch- triton”，并在 PyPI 上保留了一个虚拟包，以防止类似的攻击。

同时，官方也发推呼吁在 2022 年 12 月 25 日至 12 月 30 日期间下载了恶意版本的用户立即卸载，并使用最新版本。

事情进一步发酵后，有媒体顺藤摸瓜，根据被盗数据传输到的域名，找到了该域名背后的所有者。

公共记录显示，该域名于 12 月 21 日刚刚注册，就在 Pytorch 事件发生的几天前。

据 Bleeping Computer 消息，这位所有者坚称自己的做法“不是恶意的”，只是为了道德研究，而且所有数据都已删除。

我为此承担责任并道歉。与此同时，我想向你们保证，我无意窃取别人的秘密。

我已经在 12 月 29 日 (几乎是官方宣布的三天前) 在确认漏洞存在后向 Facebook 报告了这个问题。

我还通过 HackerOne 向其他可能受到影响的公司提交了报告。

如果我是恶意的，我将永远不会填写任何漏洞赏金报告，而是只把数据出售给出价最高的人。

对于发送许多用户敏感数据的原因，他进一步解释：

在过去调查依赖混淆攻击时，大多数情况下不可能根据受害者的主机名、用户名和 CWD 来识别他们。

这就是我这次决定发送更多数据的原因，但是回顾过去，这是一个错误的决定，我应该更加谨慎。

对于攻击者的这一说法，目前 PyTorch 官方还未做出回应。

参考链接：

• [1] https://twitter.com/pytorch/status/1609334425384517633

• [2] https://www.bleepingcomputer.com/news/security/pytorch-discloses-malicious-dependency-chain-compromise-over-holidays/

• [3] https://thehackernews.com/2023/01/pytorch-machine-learning-framework.html

• [4]https://news.ycombinator.com/item?id=34202662

本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：Alex 羿阁

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