Многие недавние атаки на цепочки поставок можно было бы выявить раньше, если бы защитники внимательнее изучали телеметрию, которую GitHub уже предоставляет, считают исследователи.
В ходе презентации на Black Hat USA 2026 исследователи Йосси Вейцман из Microsoft и Мор Вайнбергер из Echo заявили: «GitHub может сказать вам, что вас взломали. Вы просто не слушаете».
Дуэт описал подход к обнаружению в стиле EDR, построенный на основе собственного потока событий GitHub, а не полагающийся исключительно на традиционную телеметрию конечных точек или сети.
Изучив недавние атаки на цепочки поставок, включая Shai-Hulud, Trivy и Megalodon, исследователи обнаружили, что внешне разные инциденты repeatedly использовали одни и те же техники: от поддельных личностей коммиттеров и отравленных тегов до злоупотребления workflow, кражи OpenID Connect (OIDC) и попыток стереть улики.
Они заявили, что превратили эти повторяющиеся техники в поведенческие детекции, объединив вебхуки GitHub, данные API и инспекцию Git-репозиториев для построения исторической картины активности.
Их новый инструмент с открытым исходным кодом, названный «GitHub Threat Detector», по сообщениям, включает 22 правила детекции в продакшене и 12 бета-правил, с составными детекциями, предназначенными для корреляции отдельных слабых сигналов в алерты с высокой уверенностью.
Всё оставляет следы на GitHub
Центральное наблюдение в исследовании Вейцмана и Вайнбергера заключается в том, что атаки на цепочки поставок часто повторяют одни и те же паттерны, даже когда целевые проекты не связаны между собой.
Скомпрометированная личность, например, может быть не очевидна из самого коммита, поскольку метаданные Git можно подделать. Атакующий может установить имя автора, email, временную метку, родительский коммит и другие метаданные, чтобы вредоносный коммит выглядел легитимным.
Но GitHub отдельно фиксирует аутентифицированного пользователя, который запушил коммит.
Когда автор коммита не совпадает с аутентифицированным пушером, у защитников появляется повод для расследования, объяснили они. В дополнение к этому их анализ показал, что атакующие иногда повторно используют одни и те же поддельные личности против нескольких жертв. Поиск на GitHub по email того же автора может помочь связать внешне несвязанные инциденты в более широкую кампанию.
«Поддельные личности в репозитории, которые также появляются в других репозиториях, — это сильный признак компрометации», — заявили они.
Исследование выявило «поддельную личность мейнтейнера», использовавшуюся во многих атаках, включая Trivy, tj-actions, Megalodon, TanStack и Red Hat.
Еще одна детекция, основанная на том же принципе, включала отслеживание «массового отравления тегов». Массовое отравление тегов предполагает принудительное перемещение множества релизных тегов на вредоносный коммит, чтобы workflow, использующие версию типа @v1, выполняли код, контролируемый атакующим. Исследователи рекомендовали добавить отслеживание истории тегов GitHub через GitHub API и сравнение старых и новых ссылок на коммиты, чтобы выявлять такие атаки.
OIDC предлагает еще один сигнал. Атакующие могут модифицировать workflow для генерации кратковременных идентификаторов для облачных или пакетных реестров вместо кражи долгоживущих учетных данных. Наблюдение за новыми или измененными workflow, которые включают выпуск OIDC-токенов, может помочь, отметили исследователи.
Корреляция слабых сигналов для более надежного обнаружения
GitHub Threat Detector следует конвейеру, похожему на EDR: сбор активности, обогащение контекстом, обнаружение подозрительного поведения, а затем расследование или реагирование. Сигналы, которые он потребляет, включают живые вебхуки GitHub, события API, коммиты, теги и активность Actions, в то время как инспекция Git предоставляет дополнительный контекст, такой как происхождение тегов.
Кроме того, хранилище активности на базе PostgreSQL сохраняет историю, необходимую для корреляции событий во времени.
Инструмент взял более 30 правил детекции и протестировал их против 52 симуляций атак, включая воспроизведение инцидентов Trivy, TanStack, Megalodon и Bitwarden CLI. Отдельная «шумовая лаборатория» помогла исследователям измерить распространенность и полноту детекций, а также настроить правила через allowlisting и корректировку уровней серьезности.
Однако система не лишена недостатков. Некоторые из компромиссов, которые она несет, включают возможное отключение вебхуков, ограничение скорости API и то, что инспекция Git не работает в реальном времени.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Shweta Sharma
