Tin học [ Đăng ngày (02/02/2026) ]
Vụ tấn công chuỗi cung ứng Shai-Hulud dẫn đến đánh cắp ví Trust Wallet trị giá 8,5 triệu USD
Loại worm máy tính tự nhân bản Shai-Hulud 2.0 từng xuất hiện trên hệ thống đăng ký NPM vào cuối tháng 11/2025, chính là nguyên nhân gây ra vụ đánh cắp 8,5 triệu USD từ ví tiền điện tử Trust Wallet gần đây.

Đánh cắp 8,5 triệu USD

Vụ việc được phát hiện vào ngày 25/12, khi Trust Wallet thông báo tin tặc đã nhắm mục tiêu vào khách hàng sử dụng phiên bản 2.68 của tiện ích mở rộng trình duyệt Chrome.

Trong một báo cáo phân tích sau sự cố, công ty ví tiền điện tử tiết lộ các tin tặc phát tán các phiên bản độc hại của tiện ích mở rộng vào ngày 24/12, đồng thời nhấn mạnh tất cả người dùng đã đăng nhập vào tài khoản của họ từ ngày 24 - 26/12/2025 bằng tiện ích này đều bị ảnh hưởng.

“Chúng tôi xác định 2.520 địa chỉ ví bị ảnh hưởng bởi sự cố này và bị tin tặc rút sạch, với khoảng 8,5 triệu USD tài sản bị ảnh hưởng, có thể liên quan đến 17 địa chỉ ví do tin tặc kiểm soát”, Trust Wallet cho biết.

Công ty cho biết sẽ hoàn trả tiền cho tất cả người dùng bị ảnh hưởng bởi sự cố, lưu ý rằng các địa chỉ ví không liên kết với Trust Wallet cũng đã bị rút tiền và chuyển đến địa chỉ của kẻ tấn công đã được xác định.

Trust Wallet tiết lộ vụ tấn công chuỗi cung ứng Shai-Hulud nhắm vào người dùng NPM là nguyên nhân gốc rễ của vụ đánh cắp quy mô này. Trong sự cố, thông tin secret của GitHub dành cho nhà phát triển đã bị rò rỉ, cho phép kẻ tấn công truy cập vào mã nguồn và khóa API của Chrome Web Store.

Các tác nhân đe dọa đã chuẩn bị một phiên bản độc hại của tiện ích mở rộng trình duyệt Chrome của Trust Wallet và sử dụng khóa API bị rò rỉ để phát hành nó ngoài quy trình phát hành tiêu chuẩn. Ngoài ra, kẻ tấn công cũng đăng ký một tên miền chứa mã độc mà tiện ích mở rộng sẽ truy xuất để thu thập dữ liệu ví điện tử nhạy cảm của người dùng, cho phép chúng thực hiện các giao dịch gian lận.

Tất cả người dùng Trust Wallet hiện được khuyến cáo nên cập nhật lên phiên bản 2.69 của tiện ích mở rộng Chrome càng sớm càng tốt.

Một tháng lây nhiễm Shai-Hulud 2.0

Trust Wallet chia sẻ: “Sha1-Hulud là một cuộc tấn công chuỗi cung ứng phần mềm trên diện rộng, ảnh hưởng đến các công ty thuộc nhiều lĩnh vực, bao gồm nhưng không giới hạn ở lĩnh vực tiền điện tử”.

Thực tế, Shai-Hulud là một loại worm máy tính tự nhân bản, lần đầu tiên nhắm mục tiêu vào hệ sinh thái NPM vào tháng 9/2025, nhằm rò rỉ thông tin nhạy cảm của nạn nhân vào các kho lưu trữ GitHub được tạo tự động.

Đợt bùng phát thứ hai của loại worm máy tính này, được đặt tên là Shai-Hulud 2.0 và Sha1-Hulud, xảy ra vào cuối tháng 11. Chỉ trong vài ngày, hơn 640 gói NPM đã bị lây nhiễm mã độc, tạo ra hơn 25.000 kho lưu trữ rò rỉ dữ liệu vào thời điểm đỉnh điểm ngày 24/11.

Việc loại bỏ hoàn toàn không thể thực hiện ngay, chủ yếu là do tiện ích mở rộng OpenVSX asyncapi-preview 1.0.1 bị nhiễm không được tự động cập nhật do thiếu phiên bản cao hơn. Các gói bí mật và gói được lưu trong bộ nhớ cache bị nhiễm mã độc cũng là tác nhân trong việc lây lan diện rộng này.

Tuy nhiên, sau khi nhóm AsyncAPI phát hành phiên bản 1.1.0 của tiện ích mở rộng OpenVSX của họ, số lượng kho lưu trữ mới đã giảm xuống đáng kể vào ngày 29/12.

Tính đến nay, công ty bảo mật đám mây Wiz đã xác định được hơn 12.000 máy tính bị xâm nhập riêng biệt và hơn 29.000 kho lưu trữ làm lộ dữ liệu của nạn nhân. “Một tháng sau sự cố, quá trình khắc phục vẫn còn khá lâu mới hoàn tất. Mặc dù các token đối với các nền tảng (NPM/GitHub) đã bị thu hồi, nhưng cơ sở hạ tầng quan trọng và thông tin xác thực AI vẫn còn bị ảnh hưởng”, Wiz lưu ý.

Sự xuất hiện của Shai-Hulud 3.0

Tệ hơn nữa, ngay sau khi số trường hợp lây nhiễm giảm xuống gần như chấm dứt, một biến thể mới của loại worm này lại xuất hiện.

Vào ngày 28/12/2025, Aikido đã phát hiện ra phiên bản phần mềm độc hại mới bên trong gói @vietmoney/react-big-calendar, lưu ý rằng một lỗi lập trình có thể đã ngăn chặn sự lây lan trên diện rộng của worm máy tính như trước đây.

Theo Upwind, Shai Hulud 3.0 chứa cùng một cơ chế cốt lõi như các phiên bản trước: một logic trong quá trình cài đặt để khởi chạy mã độc trước khi nạn nhân hoặc các phần mềm rà quét tự động có thể can thiệp.

Sau khi thực thi, worm sử dụng TruffleHog để quét hệ thống tìm kiếm API token, thông tin đăng nhập và các secret khác, đồng thời gọi Bun để thực hiện các quy trình xuất bản trên Windows.

Upwind lưu ý: “Các secret được trích xuất sẽ ghi vào ổ đĩa và sau đó chuyển ra ngoài đến cơ sở hạ tầng do kẻ tấn công kiểm soát”. Tuy nhiên, một thay đổi lớn so với phiên bản trước là việc loại bỏ “dead man switch” dẫn đến việc thực thi phần mềm xóa dữ liệu nếu không tìm thấy token GitHub hoặc NPM nào bị lạm dụng để đánh cắp dữ liệu.

Người dùng của @vietmoney/react-big-calendar và bất kỳ tiện ích mở rộng nào được biết là đã bị nhiễm worm Shai-Hulud được khuyến cáo nên gỡ bỏ các thành phần phụ thuộc độc hại. Ngoài ra, cần thay đổi thông tin đăng nhập và khóa của họ càng sớm càng tốt để phòng tránh trước mối đe dọa này.
https://antoanthongtin.vn/tin/vu-tan-cong-chuoi-cung-ung-shai-hulud-dan-den-danh-cap-vi-trust-wallet-tri-gia-85-trieu-usd

Hồng Đạt
Theo Tạp chí An toàn thông tin
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Phát triển ứng dụng phát hiện hư hỏng đường bộ theo thời gian thực
Hư hỏng mặt đường là một trong những nguyên nhân quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến an toàn giao thông và chi phí bảo trì hạ tầng. Các phương pháp kiểm tra truyền thống chủ yếu dựa trên khảo sát thủ công, không chỉ tốn nhiều thời gian, nhân lực mà còn thiếu tính liên tục và kịp thời. Trước bối cảnh đó, nghiên cứu này đề xuất một ứng dụng Android có khả năng phát hiện hư hỏng đường bộ theo thời gian thực dựa trên các mô hình học sâu phát hiện đối tượng. Trong nghiên cứu, hai mô hình Faster R-CNN và YOLOv12m được huấn luyện và đánh giá trên tập dữ liệu RDD2022 gồm hơn 47.000 ảnh chứa nhiều loại hư hỏng mặt đường. Kết quả thực nghiệm cho thấy Faster R-CNN đạt độ chính xác cao hơn đôi chút (mAP@50 = 66,5%) nhưng có tốc độ suy luận chậm (104 ms/ảnh), trong khi YOLOv12m có độ chính xác xấp xỉ (mAP@50 = 65%) nhưng thời gian xử lý nhanh hơn đáng kể (77 ms/ảnh). Nhờ ưu thế về tốc độ, YOLOv12m được lựa chọn để triển khai trong hệ thống phát hiện thời gian thực. Hệ thống được xây dựng theo mô hình máy chủ – máy khách, trong đó mô hình YOLOv12m được triển khai tại máy chủ và giao tiếp với ứng dụng Android thông qua WebSocket. Kết quả phát hiện được truyền và hiển thị trực tiếp trên giao diện người dùng. Giải pháp đề xuất cho thấy tính khả thi cao trong việc tự động hóa công tác giám sát hạ tầng giao thông, đồng thời tạo tiền đề cho các nghiên cứu và ứng dụng tiếp theo trong lĩnh vực thị giác máy tính và phát hiện hư hỏng đường bộ theo thời gian thực.
Xây dựng mô hình điều khiển thiết bị điện bằng cử chỉ tay ứng dụng Opencv–Python
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và công nghệ xử lý ảnh đã mở ra những phương thức tương tác mới giữa con người và thiết bị theo hướng tự nhiên, trực quan và thân thiện hơn. Trong bối cảnh đó, điều khiển thiết bị điện bằng cử chỉ tay đang trở thành một xu hướng nghiên cứu và ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực thị giác máy tính và nhà thông minh. Bài viết này trình bày quá trình xây dựng và triển khai một mô hình điều khiển thiết bị điện dựa trên nhận dạng cử chỉ tay, sử dụng thư viện OpenCV-Python kết hợp với Mediapipe và bo mạch vi điều khiển Arduino. Hệ thống khai thác hình ảnh thu được từ camera máy tính để nhận dạng trạng thái gập – duỗi của các ngón tay, mã hóa cử chỉ tay dưới dạng chuỗi nhị phân và chuyển đổi chúng thành các lệnh điều khiển thiết bị điện như đèn LED, động cơ DC và động cơ Servo. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình có khả năng nhận dạng chính xác các cử chỉ tay cơ bản trong điều kiện ánh sáng phù hợp, với khoảng cách nhận dạng hiệu quả lên đến 100 cm. Nghiên cứu góp phần minh họa tính khả thi của việc ứng dụng công nghệ xử lý ảnh và thị giác máy tính trong giảng dạy, học tập cũng như trong các hệ thống điều khiển thông minh.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Vụ tấn công chuỗi cung ứng Shai-Hulud dẫn đến đánh cắp ví Trust Wallet trị giá 8,5 triệu USD
Loại worm máy tính tự nhân bản Shai-Hulud 2.0 từng xuất hiện trên hệ thống đăng ký NPM vào cuối tháng 11/2025, chính là nguyên nhân gây ra vụ đánh cắp 8,5 triệu USD từ ví tiền điện tử Trust Wallet gần đây.


 
Công nghệ 4.0  
 
Nữ sinh Đại học Kinh tế Quốc dân trúng tuyển thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo và Đổi mới sáng tạo liên ngành Đại học Thanh Hoa
Em Lê Thị Mai Trang (sinh năm 2004), sinh viên năm cuối ngành Khoa học Quản lý, Đại học Kinh tế Quốc dân, vừa nhận tin trúng tuyển chương trình thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo và Đổi mới sáng tạo liên ngành tại Đại học Thanh Hoa (Trung Quốc). Theo bảng xếp hạng THE 2026, đây là ngôi trường dẫn đầu châu Á, xếp thứ 12 trong số các trường đại học tốt nhất thế giới.


 
Điện tử  
 
Báo cáo ngành robot 2026: Điểm bùng phát mới của công nghệ
Ngành công nghiệp robot bước vào năm 2026 với một bước ngoặt quan trọng. Sau nhiều năm chứng kiến những màn trình diễn gây chú ý, những tuyên bố táo bạo và các thử nghiệm đầy hứa hẹn, câu chuyện giờ đây không còn xoay quanh việc robot có thể làm gì, mà là chúng thực sự làm được gì trong thế giới thực.


 
Tin học  
 
Vụ tấn công chuỗi cung ứng Shai-Hulud dẫn đến đánh cắp ví Trust Wallet trị giá 8,5 triệu USD
Loại worm máy tính tự nhân bản Shai-Hulud 2.0 từng xuất hiện trên hệ thống đăng ký NPM vào cuối tháng 11/2025, chính là nguyên nhân gây ra vụ đánh cắp 8,5 triệu USD từ ví tiền điện tử Trust Wallet gần đây.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám Đốc Trung tâm Thông tin Khoa học và Công nghệ - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này
-->