Die FakeGit-Malwarekampagne hat mehr als 7.600 bösartige GitHub-Repositories genutzt, um die Schadprogramme SmartLoader und StealC zu verbreiten. Öffentliche Download-Zähler verzeichneten in Teilen der Kampagne über 14 Millionen Download-Ereignisse.
Diese Zahl entspricht jedoch nicht der Anzahl bestätigter Infektionen. Sie umfasst sowohl wiederholte Downloads als auch automatisierte Anfragen.
Laut den Forschern richtet sich die Kampagne zunehmend gegen Entwickler und Nutzer von KI-Tools. Mehr als 800 Repositories gaben sich als KI-Funktionen oder Model Context Protocol (MCP)-Server aus. Diese erschienen hunderte Male in öffentlichen KI-Verzeichnissen und Katalogen.
Gefälschte KI-Tools steigerten die Sichtbarkeit
Die Kampagne nutzte eine Technik namens AgentBaiting. Dabei erstellten die Angreifer Repositories, die für KI-Agenten, Coding-Assistenten und Entwickler auf der Suche nach Software-Tools nützlich wirkten.
Viele der Seiten sahen überzeugend aus. Sie kopierten Beschreibungen legitimer Projekte und verwendeten bekannte Namen aus Verbraucher- und Unternehmenssoftware. Einige zeigten zudem gefälschte Sterne, Forks und andere Hinweise auf angebliche Beliebtheit.
Die Repositories enthielten ausführliche README-Dateien, die echter Installationsdokumentation ähnelten. Besucher wurden auf ZIP-Dateien verwiesen, die als Software-Installer oder Projektveröffentlichungen präsentiert wurden.
Tatsächlich enthielten die Archive jedoch verschleierte Lua-Payloads. Beim Öffnen konnten sie SmartLoader auf dem Computer des Opfers starten.
SmartLoader installiert StealC
Nach der Ausführung versucht SmartLoader, dauerhaft auf dem kompromittierten Gerät aktiv zu bleiben. Dazu erstellt die Malware geplante Aufgaben, um Persistenz zu erreichen.
Anschließend ruft sie die Adresse ihres Command-and-Control-Servers über einen Polygon-Smart-Contract ab. Danach lädt sie weitere verschlüsselte Payloads von GitHub herunter.
Im letzten Schritt wird StealC installiert, eine Familie informationsstehlender Malware. Solche Infostealer können Browserdaten, gespeicherte Zugangsdaten, Sitzungstokens, Kryptowallets und andere sensible Informationen stehlen.
Berichten zufolge weitete die Kampagne ihren Fokus auf KI im März aus und erreichte ihren Höhepunkt im April. In diesem Zeitraum erstellten die Angreifer hunderte Repositories rund um KI-Tools, KI-Agenten und Workflows.
Die Forscher identifizierten schließlich mehr als 1.400 KI-bezogene Repositories, die mit Downloads von SmartLoader oder StealC in Verbindung standen.
KI-Agenten können bösartige Repositories hervorheben
Öffentliche KI-Verzeichnisse können die schädlichen Seiten leichter auffindbar machen. Die Forscher fanden mehr als 600 Einträge für KI-Funktionen und MCP-Server, die mit der FakeGit-Malwarekampagne in Verbindung standen.
In kontrollierten Tests empfahlen mehrere KI-Systeme bösartige Repositories als Antwort auf entsprechende Anfragen. In einigen Fällen übernahmen sie sogar die Installationsanweisungen aus der Dokumentation der Repositories.
Ein Coding-Agent klonte Berichten zufolge ein bösartiges Repository und lud dessen Dateien in einer kontrollierten Umgebung herunter. Anschließend erkannte er verdächtige Hinweise und brach den Vorgang ab, bevor die Payload ausgeführt wurde.
Diese Tests lieferten jedoch keine verlässliche Erkennungsrate. Organisationen sollten daher nicht davon ausgehen, dass KI-Tools bösartige Repositories immer erkennen, bevor Schaden entsteht.
So können Unternehmen das Risiko reduzieren
Unternehmen sollten genehmigte interne Kataloge für KI-Funktionen, MCP-Server und Entwicklungswerkzeuge pflegen. Außerdem sollten sie Herausgeber unabhängig überprüfen, bevor sie Code oder Installationsdateien herunterladen.
Neue Werkzeuge sollten zunächst in isolierten Umgebungen getestet werden. Darüber hinaus sollte der Zugriff auf sensible Zugangsdaten während der Evaluierung eingeschränkt werden.
Besteht der Verdacht, dass SmartLoader ausgeführt wurde, sollten Administratoren umgehend alle Zugangsdaten und Geheimnisse auf den betroffenen Systemen austauschen.
Fazit
Die FakeGit-Malwarekampagne zeigt, wie Angreifer Open-Source-Plattformen und KI-Ökosysteme missbrauchen, um Malware im großen Stil zu verbreiten. Eine sorgfältige Überprüfung von Repositories, Tests in isolierten Umgebungen und der schnelle Austausch kompromittierter Zugangsdaten können die Folgen einer erfolgreichen Infektion deutlich begrenzen.
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