На GitHub обнаружено 7 600 вредоносных репозиториев, из которых более 800 замаскированы под серверы искусственного интеллекта, чтобы распространить зловредное ПО SmartLoader. Это вызывает серьезные опасения, так как такие атаки могут обойти защиту как людей, так и AI-систем.
Характеристика кампании
По данным исследователей безопасности, мошенническая кампания под названием FakeGit использует копии популярных проектов и поддельные профили разработчиков для привлечения пользователей. Главная цель — установить доступ к системам через SmartLoader, что позволяет внедрять дополнительные угрозы, такие как StealC, инструмент для кражи информации.
Примечательно, что ранние сигналы о том, что компрометированные MCP-серверы могут распространять SmartLoader, были зафиксированы ранее. Но FakeGit вывел это на новый уровень: посредством тактики под названием AgentBaiting, AI-агенты могут сами обнаруживать эти фальшивые репозитории, не нуждаясь в нажимании на ссылки.
Принципы работы FakeGit
Фальшивые репозитории спроектированы с учётом повышенного интереса к AI-ресурсам. Исследования показали, что среди 6 600 скомпрометированных профилей, 800 обращаются к Skills или MCP серверам, которые предоставляют интеграции с популярными сервисами — от Gmail до Docker.
С момента запуска FakeGit в 2026 году его ресурсы были загружены более 14 миллионов раз. Репозитории создаются с учётом привычных интерфейсов и описаний, что позволяет злоумышленникам заманивать пользователей через кажущуюся легитимность.
Какова угроза для пользователей?
Пользователям стоит серьезно отнестись к данной угрозе, особенно в свете того, что автоматизация поиска AI-агентов может привести к несанкционированному доступу даже без их ведома. Новой реальностью становится необходимость проверять источники перед загрузкой ПО, чтобы избежать угроз, которые могут использоваться против пользователей и корпоративных систем.
В связи с этим эксперты рекомендуют организовать каталог проверенных навыков, MCP-серверов и плагинов для автоматизации, чтобы уменьшить риск заражения зловредным ПО.
Следующий шаг для исследователей и организаций — разработка эффективных стратегий по выявлению и блокировке подобных кампаний на ранних этапах, чтобы предотвратить масштабные атаки в будущем.