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      月下載9700萬的Python庫被“投毒”!Karpathy緊急警告:一行pip install,敏感數(shù)據(jù)全泄

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      整理 | 鄭麗媛

      出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

      如果你是一名 Python 開發(fā)者,對 pip install 命令肯定很熟悉——這是最常用的套件安裝指令,可用來從 PyPI 或其它來源安裝、升級與管理套件。

      但就在 3 月 24 日,這個看似無害的動作,差點(diǎn)變成一場席卷整個開源生態(tài)的安全災(zāi)難:出問題的是 AI 開發(fā)圈中使用非常廣泛的 Python 庫 LiteLLM,它在 PyPI 上發(fā)布的兩個版本(1.82.7 和 1.82.8)被發(fā)現(xiàn)包含惡意代碼。

      簡單介紹一下,LiteLLM 的作用很簡單:統(tǒng)一調(diào)用不同大模型 API,讓開發(fā)者可以在 OpenAI、Anthropic、Google 等模型之間自由切換。因此,它被大量 AI 項目當(dāng)作底層依賴使用,月下載量高達(dá) 9700 萬次。

      換句話說:它一旦出問題,影響范圍也將呈指數(shù)級放大。



      一次“繞過流程”的投毒發(fā)布

      事情的起點(diǎn),是當(dāng)天 10:52(UTC)發(fā)布到 PyPI 上的一個新版本:litellm 1.82.8。隨后 FutureSearch 團(tuán)隊很快確認(rèn),1.82.7 版本也同樣受到了污染。

      表面上,這只是一次普通的版本更新。但很快有人發(fā)現(xiàn)不對勁:PyPI 上出現(xiàn)了新版本,GitHub 倉庫卻沒有任何對應(yīng)的 release 或 tag。顯然,該版本的發(fā)布應(yīng)該是繞過了正常流程。

      更關(guān)鍵的是,更新之后的版本中夾帶了一個不起眼卻極其危險的文件——.pth 文件。

      對于不熟悉 Python 機(jī)制的人來說,這里有個關(guān)鍵點(diǎn):.pth 文件可以在 Python 解釋器每次啟動時自動執(zhí)行代碼。也就是說,只要安裝了這個版本:即使你沒有主動調(diào)用 LiteLLM,惡意代碼也會在后臺悄悄運(yùn)行。


      幸運(yùn)烏龍攻擊代碼出了“低級Bug”

      這次的惡意攻擊之所以被快速發(fā)現(xiàn),并不是因為防御做得有多好,而是——攻擊代碼自己出了 Bug。

      最早發(fā)現(xiàn)異常的是 FutureSearch 工程師 Callum McMahon。當(dāng)時,他正在測試一個 Cursor MCP 插件,卻遇到了一個詭異現(xiàn)象:Python 一啟動,機(jī)器直接卡死(內(nèi)存被耗盡)。

      他排查后發(fā)現(xiàn):

      ● 問題來源于新安裝的 LiteLLM 包

      ● 存在一個 34KB 的 .pth 文件

      ● 文件內(nèi)容經(jīng)過雙重 base64 編碼

      正如上文所說,由于 .pth 文件在每次 Python 啟動時都會執(zhí)行,而惡意代碼會啟動一個 Python 子進(jìn)程,子進(jìn)程再次觸發(fā) .pth,無限遞歸之后,最終形成一個指數(shù)級的“fork 炸彈”。

      由此導(dǎo)致的結(jié)果非常直接:內(nèi)存占用飆升、系統(tǒng)迅速卡死,最終機(jī)器直接崩潰。

      本來,這只是攻擊代碼中的一個“低級 Bug”,但正是這個 Bug 引起了工程師的警覺,才讓這次攻擊浮出水面——正如 Andrej Karpathy 所說:

      “如果攻擊者不是用 Vibe Code 寫代碼(而出了 Bug),這次攻擊很可能會隱藏幾天甚至幾周?!?/blockquote>


      一旦中招,你的開發(fā)環(huán)境基本“全盤透明”

      據(jù) FutureSearch 介紹,這次攻擊的惡意代碼設(shè)計得相當(dāng)“專業(yè)”,主要分為三個階段:信息收集、數(shù)據(jù)外傳和橫向擴(kuò)散。

      首先,它會掃描開發(fā)者機(jī)器上的敏感信息,包括:SSH 私鑰和配置、.env 文件中的各種 API Key、AWS、GCP、Azure 等云平臺憑證、Kubernetes 配置、Git 憑證、數(shù)據(jù)庫密碼、Shell 歷史記錄,甚至加密貨幣錢包文件。同時,它還會主動讀取環(huán)境變量,并訪問云環(huán)境中的元數(shù)據(jù)接口,進(jìn)一步挖掘可用權(quán)限。

      接下來,這些收集到的數(shù)據(jù)不會明文發(fā)送,而是經(jīng)過精心處理:

      使用 AES-256-CBC 加密數(shù)據(jù),再用 4096 位 RSA 公鑰加密會話密鑰,打包成 tar 文件并發(fā)送到 https://models.litellm.cloud/——這個域名看似“官方”,實(shí)際上并不屬于 LiteLLM 的基礎(chǔ)設(shè)施。

      其實(shí)到這一步為止,問題已經(jīng)足夠嚴(yán)重了,但真正危險的是它的第三步:從“偷數(shù)據(jù)”到“接管集群”。

      一旦檢測到當(dāng)前環(huán)境中存在 Kubernetes 配置,這段惡意代碼會嘗試進(jìn)一步擴(kuò)散:

      ● 讀取整個集群中所有 namespace 的 secrets

      ● 在每個節(jié)點(diǎn)上創(chuàng)建特權(quán) Pod

      ● 掛載宿主機(jī)文件系統(tǒng)

      隨后,它會在系統(tǒng)中寫入后門:/root/.config/sysmon/sysmon.py,并注冊 systemd 服務(wù),實(shí)現(xiàn)持久化控制——這意味著:攻擊者不僅能讀取你的數(shù)據(jù),還能長期“接管”你的整個集群,且悄無聲息。

      如果這件事只影響 LiteLLM 用戶,問題還不算最糟。但現(xiàn)實(shí)是,影響范圍遠(yuǎn)不止如此:如上文所說,LiteLLM 自身的月下載量已高達(dá) 9700 萬次,同時它又被大量 AI 項目作為底層依賴使用,因此下載這些項目同樣也會受到影響。


      如 Karpathy 提到的 DSPy 等框架,都間接依賴 LiteLLM。所以,哪怕你只是執(zhí)行了一次 pip install dspy,也可能被“順帶感染”——這種通過供應(yīng)鏈傳播的攻擊,就像病毒一樣,會在整個軟件生態(tài)中擴(kuò)散。

      所幸,根據(jù)目前披露的信息,被投毒的版本在 PyPI 上存在的時間不到一小時,隨后被緊急下架。安全團(tuán)隊也迅速介入,社區(qū)開始排查和修復(fù)影響范圍。到目前為止,沒有大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)泄露的報告,可以說是不幸中的萬幸。


      如果你中招了,該怎么辦?

      如果你在 3 月 24 日之后安裝過 LiteLLM,請立即執(zhí)行以下操作:

      1. 檢查版本:

      pip show litellm

      重點(diǎn)關(guān)注是否為 1.82.7 和 1.82.8 版本。

      2. 清理環(huán)境:

      rm -rf ~/.cache/uv

      并刪除相關(guān)虛擬環(huán)境中的 LiteLLM。

      3. 檢查后門

      重點(diǎn)查看:

      ~/.config/sysmon/sysmon.py

      ~/.config/systemd/user/sysmon.service

      Kubernetes 用戶需檢查異常 Pod(如 node-setup-*)。

      4. 最關(guān)鍵的一點(diǎn):立即更換所有憑證

      記住一個默認(rèn)原則:只要安裝過惡意 LiteLLM 版本的設(shè)備,所有憑證一律視為已泄露。其中包括:SSH Key、云服務(wù)密鑰、Kubernetes 配置、API Key 和數(shù)據(jù)庫密碼。


      關(guān)注此事的 Karpathy,在 X 上提到了一句話:

      “像這樣的供應(yīng)鏈攻擊,是現(xiàn)代軟件中最可怕的事情之一。”

      原因在于,今天的軟件開發(fā),已經(jīng)建立在龐大的依賴體系之上:一個項目可能依賴幾十甚至上百個庫,每個庫又有自己的依賴,最終形成一個復(fù)雜的“依賴樹”。攻擊者只需要在這棵樹的某一個角落“投毒”,就可能影響到無數(shù)的下游項目。

      而更可怕的是,一旦憑證被竊取,攻擊者就可以登錄云服務(wù),接管代碼倉庫,并發(fā)布新的惡意版本,從而形成一個不斷擴(kuò)散的攻擊鏈條。

      一直以來,傳統(tǒng)的軟件工程都在提倡復(fù)用、模塊化、不要重復(fù)造輪子,盡量使用成熟的依賴庫??山?jīng)過此事,這個理念正在被重新審視。Karpathy 也基于此提出了一個頗具爭議的觀點(diǎn):

      在一些簡單場景下,他更傾向于使用大模型直接生成代碼,而不是引入新的依賴。

      本質(zhì)上來說,這是在用“可控的代碼生成”,來替代“不可控的外部依賴”——聽起來可能有些“反直覺”,但放在安全視角下,卻并非沒有道理。

      https://futuresearch.ai/blog/litellm-pypi-supply-chain-attack/

      https://x.com/karpathy/status/2036487306585268612



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