Chiến dịch ‘FakeGit’: Hơn 7.600 kho lưu trữ GitHub giả mạo phát tán mã độc SmartLoader
Các nhà nghiên cứu an ninh mạng vừa phát hiện chiến dịch 'FakeGit' sử dụng hàng ngàn kho lưu trữ GitHub giả mạo để phát tán mã độc SmartLoader, đặc biệt nguy hiểm với kỹ thuật 'AgentBaiting' nhắm vào...
Một chiến dịch tấn công mạng quy mô lớn mang tên FakeGit vừa bị các nhà nghiên cứu an ninh mạng phanh phui. Kẻ tấn công đã thiết lập gần 7.600 kho lưu trữ (repository) trên GitHub, trong đó có hơn 800 kho giả danh là các công cụ hỗ trợ AI hoặc máy chủ Model Context Protocol (MCP) nhằm phát tán dòng mã độc SmartLoader.
Table Of Content
Phương thức hoạt động của FakeGit
Theo báo cáo từ Island, chiến dịch này sử dụng các dự án sao chép, hồ sơ nhà phát triển giả mạo và các tệp README đầy thuyết phục để dẫn dụ người dùng tải về các tệp ZIP độc hại. Mục tiêu cuối cùng của SmartLoader là thiết lập sự hiện diện bền vững trên hệ thống nạn nhân, từ đó tải xuống các payload phụ như StealC – một loại mã độc đánh cắp thông tin nhạy cảm.
Đáng chú ý, các kho lưu trữ này giả danh nhiều công cụ phổ biến từ tích hợp Gmail, WhatsApp cho đến các nền tảng doanh nghiệp như Databricks, Jenkins và Docker. Tính đến tháng 7/2026, chiến dịch này đã ghi nhận hơn 14 triệu lượt tải xuống thông qua các tài sản phát hành trên GitHub.
Sự nguy hiểm của kỹ thuật ‘AgentBaiting’
Điểm đáng lo ngại nhất của FakeGit là sự tiến hóa với kỹ thuật AgentBaiting. Thay vì chỉ nhắm vào con người, kẻ tấn công thiết kế các kho lưu trữ để đánh lừa các AI agent (như Claude Code, Google Gemini, hay OpenAI ChatGPT). Khi người dùng yêu cầu AI tìm kiếm một kỹ năng hoặc máy chủ MCP, các AI này có thể vô tình truy cập vào kho lưu trữ giả mạo, đọc tài liệu hướng dẫn độc hại và thực hiện theo các chỉ dẫn của kẻ tấn công mà không cần sự can thiệp của con người.
Các nhà nghiên cứu cảnh báo rằng việc các mã độc này được liệt kê trên các registry công khai như LobeHub, Glama hay MCP.so đã vô tình tạo ra một lớp vỏ bọc hợp pháp, khiến cả người dùng lẫn AI agent dễ dàng sập bẫy.
Khuyến nghị bảo mật
Để đối phó với mối đe dọa này, các chuyên gia khuyến cáo:
- Xây dựng danh mục các kỹ năng, máy chủ MCP và plugin đã được kiểm duyệt nội bộ.
- Sử dụng môi trường sandbox để đánh giá các khả năng của AI agent trước khi triển khai rộng rãi.
- Xác minh kỹ lưỡng danh tính nhà phát hành và độ tin cậy của dự án trước khi sử dụng.
- Giám sát chặt chẽ các luồng hoạt động của AI agent để phát hiện sớm các hành vi bất thường.
Nguồn tham khảo: The Hacker News
No Comment! Be the first one.