Se ha detectado una campaña de ataques coordinados llamada TrapDoor que distribuye malware a través de npm, PyPI y Crates.io. El objetivo es robar credenciales, claves SSH y billeteras de criptomonedas, especialmente de desarrolladores en las áreas de IA y DeFi. Los atacantes utilizan diversos métodos de ejecución y hasta intentan engañar a asistentes de IA para exfiltrar datos secretos.





Una nueva campaña coordinada de ataques a la cadena de suministro de software a través de múltiples ecosistemas ha tenido como objetivo npm, PyPI y Crates.io para distribuir malware de robo de credenciales.

La campaña, cuyo nombre en código es TrapDoor, abarca más de 34 paquetes maliciosos en más de 384 versiones. La actividad más temprana se registró el 22 de mayo de 2026, a las 20:20 UTC, con nuevos paquetes publicados en los ecosistemas en oleadas desde un grupo de cuentas en rápida sucesión.

"TrapDoor se dirige a desarrolladores en las comunidades de cripto, DeFi, Solana e IA", afirmó Socket. "Los paquetes maliciosos están diseñados para robar secretos de desarrolladores, billeteras de criptomonedas, claves SSH, credenciales de la nube, datos del navegador y variables de entorno".

"Varios paquetes de npm también despliegan una carga útil compartida, trap-core.js, que busca credenciales, valida tokens de AWS y GitHub, intenta el movimiento lateral basado en SSH y planta persistencia a través de .cursorrules, CLAUDE.md, hooks de Git, hooks de shell, systemd, cron y SSH".

Vale la pena señalar que esta actividad no tiene conexión con otra campaña del mismo nombre que el equipo de investigación y análisis de amenazas Satori de HUMAN detalló la semana pasada, la cual se dedicaba al fraude publicitario distribuyendo 455 aplicaciones de Android a través de la Google Play Store.

La lista de paquetes identificados

La lista de paquetes identificados está aquí abajo:

* Crates.io * move-analyzer-build * move-compiler-tools * move-project-builder * sui-framework-helpers * sui-move-build-helper * sui-sdk-build-utils * npm * async-pipeline-builder * build-scripts-utils * chain-key-validator * crypto-credential-scanner * defi-env-auditor * defi-threat-scanner * deployment-key-auditor * dev-env-bootstrapper * eth-wallet-sentinel * llm-context-compressor * mnemonic-safety-check * model-switch-router * node-setup-helpers * project-init-tools * prompt-engineering-toolkit * solidity-deploy-guard * token-usage-tracker * wallet-backup-verifier * wallet-security-checker * web3-secrets-detector * workspace-config-loader * PyPI * cryptowallet-safety * data-pipeline-check * defi-risk-scanner * env-loader-cli * eth-security-auditor * git-config-sync * solidity-build-guard

La operación destaca por sus diversas rutas de entrega, utilizando hooks de post-instalación, cargas útiles de JavaScript remotas que se ejecutan durante la importación de paquetes y scripts build.rs maliciosos para dirigirse a desarrolladores de Sui y Move. Los paquetes se hacen pasar por herramientas aparentemente inofensivas, lo que permite a los atacantes llegar a una audiencia amplia.

Se ha descubierto que los paquetes de npm ejecutan una carga útil de JavaScript ("trap-core.js"), que busca credenciales y secretos de desarrolladores, valida las credenciales robadas mediante llamadas a la API de AWS y GitHub, y crea persistencia en el host utilizando tareas cron, servicios de systemd, hooks de Git y se mueve a través de la red vía SSH.

Los crates de Rust, de manera similar, buscan almacenes de claves locales, cifran los datos utilizando una clave XOR codificada y los exfiltran a GitHub Gists. Los paquetes también son notables por el uso de un script de construcción ("build.rs") para activar la ejecución del código malicioso.

Los paquetes de Python asociados con TrapDoor están diseñados para que se ejecuten automáticamente al importarlos. El objetivo principal de los paquetes es descargar JavaScript desde un dominio de GitHub Pages controlado por el atacante ("ddjidd564.github[.]io") y ejecutarlo usando "node -e".

"Esta técnica permite que el paquete de Python delegue la ejecución a una carga útil de JavaScript remota, otorgando al atacante más flexibilidad después de la publicación", explicó Socket. "Al alojar la carga útil externamente, el atacante puede actualizar el comportamiento sin publicar una nueva versión en PyPI".

Un aspecto inusual de la campaña es la implantación de .cursorrules y CLAUDE.md que contienen instrucciones ocultas para engañar a los asistentes de inteligencia artificial (IA) para que ejecuten un "escaneo de seguridad" que resulte en el descubrimiento y la exfiltración de secretos. Esto se logra abriendo solicitudes de extracción (PR) de GitHub en proyectos populares de IA y desarrolladores, incluidos "browser-use/browser-use", "langchain-ai/langchain" y "langflow-ai/langflow".

La actividad de las PR indica que TrapDoor va más allá de enviar paquetes maliciosos a ecosistemas de código abierto. Socket señaló que es probable que el actor de la amenaza esté probando si los archivos de proyectos relacionados con la IA pueden introducirse a través de los flujos de trabajo regulares de contribución de código abierto, provocando así que las herramientas de codificación de IA analicen esas instrucciones ocultas y las apliquen.

Los hallazgos demuestran una vez más cómo los actores de amenazas están dirigiéndose cada vez más a los flujos de trabajo de los desarrolladores, con el objetivo de robar una amplia gama de información que podría permitirles adentrarse más en los entornos objetivo para realizar ataques posteriores.

"TrapDoor muestra cómo los atacantes están combinando el typosquatting tradicional de paquetes con rutas de ataque más nuevas en el entorno del desarrollador", dijo Socket. "Los nombres de los paquetes están adaptados para parecer relevantes para el desarrollo de cripto, herramientas de IA, configuración de entornos locales y flujos de trabajo de seguridad. El malware utiliza entonces rutas de ejecución específicas del ecosistema: build.rs en Rust, hooks de post-instalación en npm y ejecución al momento de la importación en Python".

Fuente:
THN