TrapDoor 供应链攻击通过 npm、PyPI 和 CratesIO 传播凭据窃取恶意软件

Ravie Lakshmanan
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代码卫士

2026年5月26日 16:22
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编译：代码卫士

专栏·供应链安全

数字化时代，软件无处不在。软件如同社会中的“虚拟人”，已经成为支撑社会正常运转的最基本元素之一，软件的安全性问题也正在成为当今社会的根本性、基础性问题。

随着软件产业的快速发展，软件供应链也越发复杂多元，复杂的软件供应链会引入一系列的安全问题，导致信息系统的整体安全防护难度越来越大。近年来，针对软件供应链的安全攻击事件一直呈快速增长态势，造成的危害也越来越严重。

为此，我们推出“供应链安全”栏目。本栏目汇聚供应链安全资讯，分析供应链安全风险，提供缓解建议，为供应链安全保驾护航。

注：以往发布的部分供应链安全相关内容，请见文末“推荐阅读”部分。

Socket公司的研究员发现一起新的跨生态系统软件供应链协同攻击，它通过 npm、PyPI 和 Crates.io 传播凭据窃取恶意软件。该攻击活动被称为 “TrapDoor”，涉及超过384个版本的34款恶意包。

TrapDoor攻击最早源于2026年5月22日20:08（UTC 时间），恶意包通过一批账户快速分批发布到各个生态系统。研究人员提到，该攻击针对的是位于加密、DeFi、Solana 和 AI 社区的开发人员，这些恶意包旨在窃取开发者的机密信息、加密钱包、SSH密钥、云凭据、浏览器数据和环境变量。其中多个 npm 包还部署了一个共享载荷 trap-core.js，该载荷会扫描凭据、验证 AWS 和 GitHub 令牌、尝试基于 SSH 的横向移动，并通过 .cursorrules、CLAUDE.md、Git hooks、shell hooks、systemd、cron 和 SSH 等方式植入持久化机制。

值得注意的是，该活动与 HUMAN 公司 Satori 威胁情报与研究团队上周披露的同名攻击活动无关。后者的行为是通过 Google Play 商店分发 455 款 Android 应用进行广告欺诈。

目前已识别出的恶意包如下：

（1） Crates.io

move-analyzer-build
move-compiler-tools
move-project-builder
sui-framework-helpers
sui-move-build-helper
sui-sdk-build-utils

（2） npm

async-pipeline-builder
build-scripts-utils
chain-key-validator
crypto-credential-scanner
defi-env-auditor
defi-threat-scanner
deployment-key-auditor
dev-env-bootstrapper
eth-wallet-sentinel
llm-context-compressor
mnemonic-safety-check
model-switch-router
node-setup-helpers
project-init-tools
prompt-engineering-toolkit
solidity-deploy-guard
token-usage-tracker
wallet-backup-verifier
wallet-security-checker
web3-secrets-detector
workspace-config-loader

（3） PyPI

cryptowallet-safety
data-pipeline-check
defi-risk-scanner
env-loader-cli
eth-security-auditor
git-config-sync
solidity-build-guard

TrapDoor攻击活动的显著特点在于它多样化的投递路径：利用 postinstall 钩子、在包导入时执行的远程 JavaScript 载荷，以及针对 Sui 和 Move 开发者的恶意 build.rs 脚本。这些恶意包伪装成看似无害的工具，使攻击者能够覆盖广泛的受众。

研究人员发现，npm 包会运行一个名为 trap-core.js 的 JavaScript 载荷。该载荷会扫描凭据和开发者机密信息，通过调用 AWS 和 GitHub API 验证窃取的凭证，并利用 cron 作业、systemd 服务、Git 钩子在主机上建立持久化机制，同时通过 SSH 在网络中横向移动。

Rust 包（crates）也采取了类似手法，会搜索本地的密钥库，使用硬编码的 XOR 密钥对数据进行加密，然后将数据外泄至 GitHub Gists。另外这些包会使用构建脚本（“build.rs”）来触发恶意代码的执行。

TrapDoor 相关的 Python 包被设计为在导入时自动执行。这些包的主要目标是从攻击者控制的 GitHub Pages 域名（ddjidd564.github[.]io）下载 JavaScript，并使用 node -e 命令运行。研究人员解释称：“这种技术使得 Python 包可以将执行任务委托给远程的 JavaScript 载荷，从而让攻击者在包发布后拥有更大的灵活性。通过将载荷托管在外部，攻击者无需发布新的 PyPI 版本即可更新恶意行为。”

该攻击活动的一个不寻常之处在于，它植入了包含隐藏指令的 .cursorrules 和 CLAUDE.md 文件，从而欺骗人工智能助手执行“安全扫描”，最终导致机密信息被发现和外泄。这一过程是通过在多个流行的 AI 及开发者项目中提交 GitHub Pull Request 实现的，这些项目包括 browser-use/browser-use、langchain-ai/langchain 和 langflow-ai/langflow。

这些 PR 活动表明，TrapDoor 攻击的目的已不再仅限于向开源生态推送恶意软件包。研究人员指出，威胁行动者很可能正在测试能否通过常规的开源贡献工作流引入与 AI 相关的项目文件，从而诱使 AI 编码工具解析这些隐藏指令并加以执行。

TrapDoor 攻击活动再次表明，威胁行动者正越来越多地将攻击目标锁定在开发者工作流上，窃取各类信息，以便进一步深入目标环境，实施后续攻击。

研究人员认为，“TrapDoor 攻击展示了攻击者如何将传统的包名称仿冒（typosquatting）与新型的开发者环境攻击路径相结合。这些恶意包的名字经过刻意设计，使其看起来与加密开发、AI 工具、本地环境搭建和安全工作流相关。随后，恶意软件利用各生态系统特有的执行路径：Rust 中的 build.rs、npm 中的 postinstall 钩子，以及 Python 中的导入时执行。”

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