La campagne FakeGit utilise des milliers de dépôts GitHub pour diffuser SmartLoader

Des chercheurs en sécurité ont identifié une campagne de grande ampleur qui utilise de faux dépôts GitHub pour diffuser le malware SmartLoader et, dans certains cas, le voleur d’informations StealC. Baptisée FakeGit, l’opération a créé près de 7 600 dépôts malveillants via environ 6 600 comptes, selon une étude d’Island.

Plus de 800 dépôts usurpaient l’identité de compétences liées à l’intelligence artificielle ou de serveurs Model Context Protocol (MCP). Les projets imitaient des outils et des intégrations associés à des services tels que Gmail, WhatsApp, Databricks, Jenkins et Docker. Certains venaient d’être créés, tandis que d’autres copiaient l’apparence et le contenu de projets open source légitimes.

Les dépôts utilisent des noms convaincants, des profils de développeurs et des fichiers README pour inciter aux téléchargements. Dans environ 200 dépôts liés à la campagne, les ressources des versions GitHub avaient cumulé plus de 14 millions de téléchargements en juillet 2026. Les archives ZIP téléchargées déclenchent une chaîne d’exécution basée sur LuaJIT, qui lance un script Lua obfusqué, installe SmartLoader et peut ensuite déployer StealC, conçu pour recueillir des informations sensibles sur les systèmes infectés.

Les agents IA deviennent un maillon de la chaîne d’attaque

Island a décrit une évolution de la campagne appelée « AgentBaiting ». Au lieu d’exiger qu’une victime reçoive un lien malveillant direct, les attaquants conçoivent les noms des dépôts et leur documentation de manière à ce qu’ils apparaissent dans les résultats de recherches assistées par l’IA portant sur des compétences, des plug-ins ou des serveurs MCP.

Lors de leurs tests, les chercheurs ont indiqué que Claude Code, Google Gemini et ChatGPT avaient fait apparaître des dépôts de la campagne en réponse à des demandes de compétences ou d’intégrations MCP gratuites. Un agent pourrait alors interpréter le README du dépôt comme des instructions d’installation et les transmettre à un utilisateur, rapprochant potentiellement l’attaque de son exécution sans qu’une personne ne cherche délibérément à obtenir un malware.

Plus de 600 annonces connexes seraient également apparues sur des registres publics de compétences et de serveurs MCP, notamment LobeHub, Glama, MCP.so et MCP Market. Ces annonces peuvent donner aux projets malveillants une apparence supplémentaire de légitimité.

Mesures de protection recommandées

• Conserver un inventaire approuvé des compétences, des serveurs MCP et des plug-ins d’agents.
• Tester les nouvelles fonctionnalités dans des environnements isolés et en bac à sable avant leur déploiement.
• Vérifier la propriété du dépôt, l’identité de l’éditeur et l’historique du projet.
• Surveiller les flux de travail des agents afin de détecter les téléchargements, les commandes d’installation et les autres chemins d’exécution.

La campagne montre comment les plateformes publiques d’hébergement de code et les systèmes de découverte basés sur l’IA peuvent se combiner pour créer un risque pour la chaîne d’approvisionnement logicielle, même sans compromission directe d’un service de confiance.