Analisi

Void Dokkaebi evolve InvisibleFerret: il malware nordcoreano ora usa Cython per sfuggire agli antivirus

Dario Fadda 26 Maggio 2026

Void Dokkaebi, il gruppo APT nordcoreano tracciato anche come Famous Chollima, ha completato una significativa evoluzione del proprio arsenale offensivo: il malware infostealer InvisibleFerret è stato ricompilato da Python a Cython, trasformando script leggibili in binari nativi che sfuggono alla quasi totalità dei meccanismi di rilevamento basati sull’analisi del codice sorgente. La ricerca pubblicata da Trend Micro a maggio 2026 rivela una campagna di spionaggio industriale di proporzioni allarmanti che colpisce sviluppatori software con accesso a wallet di criptovalute e infrastrutture CI/CD.

Profilo del gruppo: chi è Void Dokkaebi

Void Dokkaebi, denominato anche Famous Chollima nell’ecosistema di threat intelligence di CrowdStrike, è un intrusion set allineato agli interessi della Repubblica Popolare Democratica di Corea (RPDC). Il gruppo si distingue da altre unità cyber nordcoreane come Lazarus Group per la specializzazione quasi esclusiva nel targeting di sviluppatori software, ingegneri DevOps e professionisti del settore Web3 che detengono chiavi di firma, credenziali di wallet e accesso privilegiato a pipeline di continuous integration e deployment.

La sua tattica operativa preferita è quella del “fake job interview”: gli operatori si spacciano per recruiter di aziende crypto o AI rinominate, contattano le vittime su piattaforme come LinkedIn o GitHub, e le convincono a clonare ed eseguire repository di codice come parte di una presunta prova tecnica per un colloquio. Il codice in apparenza innocuo nasconde i payload malevoli.

La campagna del 2026: infrastruttura blockchain e repository compromessi

L’analisi condotta a marzo-maggio 2026 ha rivelato la portata impressionante dell’infrastruttura malevola costruita dal gruppo. I ricercatori hanno identificato:

  • Oltre 750 repository GitHub infetti, molti appartenenti a organizzazioni legittime come DataStax e Neutralinojs, che presentano marcatori di infezione nei workflow CI/CD
  • Più di 500 configurazioni di task Visual Studio Code modificate per eseguire payload al momento dell’apertura del progetto
  • 101 istanze dello strumento di commit tampering utilizzato per iniettare codice malevolo nei repository

L’elemento più innovativo della campagna 2026 è l’utilizzo di infrastruttura blockchain per la distribuzione dei payload. Void Dokkaebi sfrutta Tron, Aptos e Binance Smart Chain come staging server per i malware, rendendo gli indicatori di compromissione praticamente immuni ai tradizionali meccanismi di takedown. Aggiornare un riferimento su blockchain equivale a cambiare il payload consegnato a tutte le vittime già infette, senza modificare un singolo byte nei repository.

L’evoluzione tecnica: da Python a Cython

Il cuore dell’aggiornamento analizzato da Trend Micro riguarda InvisibleFerret, il modulo infostealer centrale nell’arsenale di Void Dokkaebi. Precedentemente distribuito come script Python in chiaro — facilmente analizzabili e rilevabili da sistemi YARA e EDR — il malware è stato interamente ricompilato tramite Cython.

Cython è un compilatore che traduce codice Python in sorgente C/C++ e poi in binari nativi. Il risultato pratico è che InvisibleFerret viene ora distribuito come file .pyd su Windows (Python extension DLL) e come librerie condivise .so su macOS. Entrambi i formati sono binari compilati: non contengono stringhe leggibili, non sono interpretabili senza reverse engineering specializzato, e bypassano le regole di detection tradizionalmente scritte per identificare script Python sospetti.

Le capacità del malware rimangono invariate rispetto alle versioni precedenti:

  • Apertura di backdoor per accesso remoto persistente
  • Furto di credenziali dai principali browser (Chrome, Firefox, Edge)
  • Monitoraggio degli appunti di sistema (clipboard hijacking per intercettare indirizzi di wallet)
  • Keylogging per catturare password e seed phrase
  • Esfiltrazione diretta da wallet di criptovalute locali
  • Ricognizione dell’ambiente: processi in esecuzione, file system, variabili d’ambiente

Toolset correlato: BeaverTail, OtterCookie, OmniStealer

InvisibleFerret non opera mai isolatamente. Il gruppo lo utilizza in combinazione con altri malware della stessa famiglia operativa. BeaverTail è il dropper JavaScript iniziale che viene eseguito durante il “test tecnico”, il quale successivamente scarica e installa InvisibleFerret. OtterCookie è un ulteriore stealer focalizzato sui browser e sui file di configurazione. OmniStealer amplia la superficie di furto a client di posta e applicazioni VPN. Tutti questi componenti possono essere aggiornati dinamicamente tramite i reference blockchain, garantendo al gruppo una flessibilità operativa senza precedenti.

Indicatori di compromissione (IoC)

# File IOC - InvisibleFerret Cython (maggio 2026)
# Estensioni malevole su Windows
*.pyd  (file Python extension DLL con firma digitale assente o anomala)
# Estensioni malevole su macOS
*.so   (librerie condivise caricate da processi Python non standard)
# Pattern comportamentale
Processo Python che carica estensioni .pyd/.so non firmate da directory temp
Connessioni in uscita verso endpoint Tron/Aptos/BSC non previsti dall'applicazione
Lettura anomala del keychain macOS o del credential manager Windows
Accessi al filesystem wallet: ~/.bitcoin, ~/.ethereum, ~/.solana
# Infrastruttura C2 (blockchain-staged)
TRC20 address utilizzati come dead drop resolver su Tron network
Transazioni su Aptos con payload codificati nei campi memo

Due righe per i difensori

La migrazione a Cython rende obsolete le regole YARA basate su stringhe Python. I team di sicurezza devono aggiornare la propria postura difensiva su più livelli. A livello di endpoint, occorre implementare controlli di integrità sulle estensioni Python caricate dinamicamente e monitorare processi Python che importano moduli non presenti nell’ambiente di sviluppo ufficiale. A livello di rete, è essenziale bloccare o monitorare le connessioni verso endpoint RPC di reti blockchain non autorizzate (Tron API: api.trongrid.io, Aptos: fullnode.aptoslabs.com). A livello procedurale, le organizzazioni dovrebbero verificare l’identità dei recruiter prima di clonare ed eseguire qualsiasi repository fornito esternamente, e condurre i test tecnici in ambienti isolati (sandbox o VM senza credenziali di produzione). Gli sviluppatori che lavorano su progetti Web3 o che detengono wallet crypto devono essere considerati target ad alto rischio e ricevere formazione specifica sul riconoscimento di queste campagne di ingegneria sociale.

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