Ein selbsternannter Bug-Bounty-Jäger soll einen Abkürzungsweg zur Entdeckung von Schwachstellen gefunden haben: Zuerst Organisationen kompromittieren und anschließend den dadurch erlangten Zugang nach meldewürdigen Lücken durchsuchen.
CrowdStrike hat einen JavaScript-Infostealer mit einem selbsternannten Bug-Bounty-Jäger in Verbindung gebracht, der eigenen Angaben zufolge von mindestens neun Organisationen Prämien erhalten hat. Die Malware namens PhantomRaven wird über bösartige npm-Pakete verbreitet und sammelt Informationen von Entwicklergeräten und -umgebungen, darunter Konfigurationsdaten von Git und npm.
Wichtig ist: CrowdStrike zufolge hat das Unternehmen keine der von PhantomRaven gesammelten Daten auf Zugangsdatenmärkten zum Verkauf gesehen, auf denen Infostealer-Protokolle üblicherweise gehandelt werden. Stattdessen geht das Unternehmen davon aus, dass der Betreiber die Malware wahrscheinlich entwickelt hat, um Informationen und Zugänge zu erlangen, durch die sich Schwachstellen aufdecken ließen, die anschließend über etablierte Bug-Bounty-Plattformen gegen eine Prämie gemeldet werden konnten.
Wenn die Jagd nach Bugs in unbefugten Zugriff übergeht
Legitime Bug-Bounty-Programme setzen voraus, dass sich Forscher innerhalb klar definierter Autorisierungsgrenzen bewegen. Die Erkenntnisse von CrowdStrike legen nahe, dass PhantomRaven diese Grenzen möglicherweise überschritten hat, indem die Malware zunächst Zugriff verschaffte und anschließend nach meldewürdigen Schwachstellen suchte.
Laut The Hacker News entdeckten Forscher von Koi Security und DCODX PhantomRaven erstmals im Oktober 2025, obwohl die Malware laut CrowdStrike bereits seit mindestens November 2022 aktiv ist.
PhantomRaven wurde über bösartige npm-Pakete verbreitet, die für Entwickler nützlich oder legitim wirken sollten.
Bei der ersten Beobachtung durch Koi Security und DCODX wurden mehr als 100 bösartige Pakete in das npm-Verzeichnis hochgeladen, wobei Entwickler offensichtlich das Ziel waren. Die Infostealer-Schadsoftware, die sich als npm-Pakete tarnt, durchsucht anschließend die Geräte ihrer Opfer nach Informationen wie Authentifizierungstoken, CI/CD-Geheimnissen, IP-Adressen, E-Mail-Adressen und GitHub-Zugangsdaten und erstellt dabei einen Fingerabdruck des Geräts.
Laut CrowdStrike bestand das offensichtliche Ziel nicht im Weiterverkauf von Zugangsdaten oder in der üblichen Übernahme von Konten. Stattdessen geht das Unternehmen davon aus, dass der Betreiber die gestohlenen Informationen nutzte, um Bug-Bounty-Möglichkeiten zu identifizieren, und eigenen Angaben zufolge Prämien von neun Organisationen aus mehreren Branchen erhielt.
Dadurch entsteht die ungewöhnliche Abfolge, die im Zentrum dieses Falls steht: Der Betreiber soll sich mithilfe der Malware Zugang verschafft, die daraus gewonnene Übersicht zur Suche nach Sicherheitslücken genutzt und anschließend für die gefundenen Schwachstellen Bug-Bounty-Prämien verfolgt haben. Die Schwachstellenmeldungen könnten in einen legitimen Offenlegungsprozess gelangt sein, doch der für ihre Entdeckung genutzte Zugriff war es nicht – und schuf damit ein ethisches Dilemma.
Ein LLM half bei der Entwicklung der Malware
Die Analyse von PhantomRaven durch CrowdStrike ergab außerdem Hinweise darauf, dass ein LLM wahrscheinlich beim Schreiben der Malware geholfen hat. Die Forscher stuften diese Einschätzung als sehr sicher ein.
Die KI-Einschätzung der Forscher beruht auf mehreren Merkmalen im Code der Malware. Dazu gehören statistische Muster, die mit generiertem Code in Verbindung gebracht werden, ungewöhnlich ausführliche und erklärende Kommentare, Platzhaltercode, der nicht ordnungsgemäß ersetzt wurde, redundante Implementierungen sowie weitere Codemuster, die häufig in von LLMs erzeugten Ausgaben zu beobachten sind.
Die Malware verfügte außerdem über unvollständige Funktionen, darunter einen nicht fertiggestellten WebSocket-Fallback-Mechanismus, was darauf hindeutet, dass der Code nicht besonders ausgereift war.
Diese Kombination macht den Fund bemerkenswert: PhantomRaven musste nicht fachmännisch entwickelt sein, um zu funktionieren. Ein Akteur mit ausreichenden technischen Kenntnissen, um ein LLM anzuleiten, dessen Ausgabe anzupassen und den daraus entstandenen Code einzusetzen, könnte KI nutzen, um die traditionell für die Entwicklung von Malware erforderlichen Kenntnisse teilweise zu verringern.
Lehren aus diesem Vorfall
Die erste Lehre lautet, dass Entwicklerumgebungen genauso viel Sicherheitsaufmerksamkeit verdienen wie Produktionssysteme.
Auf dem Gerät eines Entwicklers befinden sich mehrere Zugangsdaten und Geheimnisse, die einem Angreifer einen Weg weit über ein einzelnes kompromittiertes Gerät hinaus eröffnen können. Dadurch werden Entwicklerarbeitsplätze und Build-Umgebungen selbst zu attraktiven Zielen.
Der Vorfall zeigt außerdem, dass blindes Vertrauen in Softwareabhängigkeiten gefährlich sein kann, insbesondere bei Open-Source-Software, die häufig mit einem hohen Maß an Vertrauen verbunden wird. IT-Teams können helfen, indem sie empfohlene und überprüfte Abhängigkeiten festlegen.
Entwickler sollten Entwicklungstools außerdem nicht mehr Zugangsdaten oder Systemzugriff geben, als sie tatsächlich benötigen.
Schließlich zeigt PhantomRaven, dass die KI-gestützte Entwicklung von Schadsoftware keine ausgefeilte Codebasis hervorbringen muss, um ein reales Sicherheitsproblem zu verursachen. Die Malware war möglicherweise unvollkommen, aber funktionsfähig genug, um wertvolle Informationen von Entwicklern anzugreifen.
Dies zeigt, dass KI-Unternehmen bei hochentwickelten Modellen strengere Schutzvorkehrungen einführen und einige Modelle auf autorisierte Parteien beschränken, um Missbrauch zu verhindern. Ein Akteur, der frei verfügbare KI-Unterstützung nutzt, könnte dennoch funktionsfähige Malware erzeugen, selbst ohne hochgradig ausgereiften Code.
Dennoch müssen Verteidiger dies bei der Planung ihrer Abwehrstrategie berücksichtigen.
Weitere Nachrichten: KI-Agenten nutzten Schwachstellen in PaperCut aus und kompromittierten mindestens 440 Server in 395 Organisationen in 48 Ländern, wobei ein einziger Vorstoß in nur 26 Sekunden in 11 Organisationen eindrang.