Cảnh báo mù sương: Tổ chức hacker Triều Tiên tuyển dụng để lừa các nhà phát triển Web3, trong 3 tháng trộm 12 triệu

Cơ quan bảo mật SlowMist phát hành cảnh báo khẩn cấp. Tổ chức Lazarus của Triều Tiên đang nhắm vào các nhà phát triển Web3 thông qua các thủ đoạn kỹ thuật xã hội như vị trí từ xa lương cao. Kẻ tấn công dụ dỗ nhà phát triển thực thi mã đánh giá kỹ năng, trong đó có mã hậu môn phần mềm độc hại, cuối cùng đánh cắp tài sản mã hóa. Theo báo cáo điều tra của Expel, trong ba tháng đầu năm 2026, số tiền thiệt hại lên tới 1,200 triệu USD.

Phương thức tấn công: mã đánh giá kỹ năng là điểm xâm nhập chính

Kẻ tấn công trước hết liên hệ mục tiêu qua LinkedIn hoặc các nền tảng tuyển dụng, hoặc tạo các trang web công ty giả để đăng tin tuyển dụng. Chúng khiến nhà phát triển chạy mã độc với lý do “đánh giá kỹ năng làm việc tại nhà”. Mã đánh giá bao gồm hai con đường lây nhiễm:

Tấn công VSCode tasks.json: chèn mã độc vào tệp tasks.json có chỉ thị runOn: folderOpen, khiến nhà phát triển chỉ cần mở thư mục chứa mã trong VSCode là phần mềm độc hại tự động thực thi.

Hậu môn cài sẵn trong mã: bản thân mã đánh giá nhúng hậu môn, kích hoạt lây nhiễm khi mã được thực thi, cung cấp một điểm vào dự phòng cho các nhà phát triển không sử dụng VSCode.

Các phần mềm độc hại được sử dụng bao gồm: BeaverTail (công cụ đánh cắp dữ liệu đa năng trên NodeJS), OtterCookie (shell ngược trên NodeJS) và InvisibleFerret (shell ngược trên Python).

Tấn công chuỗi cung ứng lần đầu: phần mở rộng fast-draft VSX bị xâm nhập

Vào ngày 18 tháng 3 năm 2026, HexagonalRodent tiến hành tấn công chuỗi cung ứng vào tiện ích mở rộng VSCode “fast-draft”, phát tán OtterCookie độc hại thông qua tiện ích bị xâm hại. SlowMist xác nhận rằng vào ngày 9 tháng 3 năm 2026, một người dùng có cùng tên với nhà phát triển tiện ích fast-draft đã bị nhiễm OtterCookie.

Nếu nghi ngờ hệ thống đã bị nhiễm, có thể dùng các lệnh sau để kiểm tra xem có đang kết nối tới các máy chủ C2 đã biết hay không (195.201.104[.]53）： MacOS/Linux：netstat -an | grep 195.201.104.53 Windows：netstat -an | findstr 195.201.104.53

Lạm dụng công cụ AI: ChatGPT và Cursor đã bị xác nhận bị sử dụng cho mục đích độc hại

HexagonalRodent sử dụng rất nhiều ChatGPT và Cursor để hỗ trợ tấn công, bao gồm tạo mã độc và xây dựng các trang web giả mạo công ty. Dấu hiệu quan trọng để nhận diện mã độc do AI tạo ra là việc sử dụng rất nhiều biểu tượng cảm xúc trong mã (điều này cực kỳ hiếm trong mã viết tay).

Cursor đã chặn các tài khoản và IP liên quan trong vòng một ngày làm việc; OpenAI xác nhận phát hiện việc sử dụng ChatGPT ở mức độ giới hạn, cho biết sự hỗ trợ mà các tài khoản này tìm kiếm thuộc kịch bản lạm dụng hai mặt của các ca sử dụng hợp pháp về an ninh, không phát hiện hoạt động phát triển phần mềm độc hại liên tục. Đã xác nhận ít nhất 13 dòng tiền từ các ví bị nhiễm đã chảy tới các địa chỉ Ethereum của Triều Tiên đã biết, với số tiền nhận được vượt quá 1,100 triệu USD.

Câu hỏi thường gặp

Nhà phát triển Web3 có thể tự bảo vệ mình khỏi các kiểu tấn công như vậy như thế nào?

Các biện pháp phòng vệ cốt lõi bao gồm: (1) duy trì mức độ cảnh giác cao với các nhà tuyển dụng lạ, đặc biệt là những cơ hội yêu cầu hoàn thành đánh giá mã tại nhà; (2) mở các kho mã không quen trong môi trường sandbox thay vì trên hệ thống chính; (3) kiểm tra định kỳ tệp tasks.json của VSCode để đảm bảo không có tác vụ runOn: folderOpen nào chưa được ủy quyền; (4) sử dụng khóa bảo mật phần cứng để bảo vệ ví mã hóa.

Làm thế nào để xác nhận hệ thống của mình có bị nhiễm hay không?

Chạy lệnh tự kiểm tra nhanh: người dùng MacOS/Linux chạy netstat -an | grep 195.201.104.53, người dùng Windows chạy netstat -an | findstr 195.201.104.53. Nếu phát hiện kết nối liên tục với máy chủ C2 đã biết, hãy ngắt mạng ngay lập tức và tiến hành quét toàn diện phần mềm độc hại.

Vì sao HexagonalRodent chọn NodeJS và Python làm ngôn ngữ của phần mềm độc hại?

Các nhà phát triển Web3 thường đã cài sẵn NodeJS và Python trên hệ thống, vì vậy các tiến trình độc hại có thể hòa vào hoạt động phát triển bình thường của nhà phát triển mà không kích hoạt cảnh báo. Hai ngôn ngữ này không phải là đối tượng giám sát chính của các hệ thống chống phần mềm độc hại truyền thống; cộng thêm việc sử dụng các công cụ làm rối mã nguồn thương mại, khiến việc phát hiện chữ ký (signature) cực kỳ khó khăn.