Page 100 - 《软件学报》2026年第7期

胡帅 等: 产业研发视角下的开源软件供应链攻击问题研究 2785

执行, 从而在关键业务系统或敏感操作节点上实现数据窃取、远程操控、权限劫持等攻击者所预谋的战略行为.
典型攻击生命周期表明, 终端发作阶段通常遵循一条高度程序化的攻击路径: 攻击者往往在上游污染组件中预置
延迟触发机制, 并利用运行时漏洞、加载器劫持或构建链篡改等方式, 实现恶意载荷的动态注入; 随后, 通过多阶
段解包与行为解锁释放攻击代码, 联动远程资源下载与加密数据解密流程, 逐步建立与云端 C2 的持久通信通道,
以实现动态命令注入、远程控制与状态反馈. 整个攻击链条常伴随环境识别、反沙箱检测、自解密混淆等规避技
术, 显著降低其在静态分析、入侵检测系统 (intrusion detection system, IDS) 及主流行为分析引擎中的可见性. 总
体而言, 该阶段攻击具备显著的上下文依赖性、链式释放性与远程联动性, 成为软件供应链攻击中技术复杂度最
高、检测难度最大、破坏潜力最强的关键环节.
4.3.1 终端攻击链动态初始化机制
软件供应链攻击的全生命周期中, 恶意载荷的动态执行链初始化构成攻击意图终端触发的核心技术枢纽. 攻
击者系统性滥用开发者工具链的默认信任机制, 通过软件安装脚本、子组件配置、构建配置脚本乃至集成开发环
境 (integrated development environment, IDE) 等自动化执行路径, 实现恶意代码的隐蔽加载与执行.
安装脚本劫持表现为攻击者污染依赖管理工具的安装钩子 (如 Python 的 setup.py 或 npm 的 preinstall/
postinstall), 在包安装阶段触发恶意操作. 典型案例如 OneinStack 与 LNMP 事件, 攻击者利用包安装触发并释放了
一系列恶意脚本. 在编译期注入恶意逻辑, 如 XZ Utils 供应链攻击即通过篡改 build-to-host.m4 脚本, 劫持 OpenSSH
认证流程实现权限提升 [73] ; 此类技术亦延伸至 CI/CD 领域, 如 Codecov 事件通过污染 Bash Uploader 脚本窃取 CI
环境变量.
构建配置劫持进一步渗透至部署环节, 攻击者篡改构建钩子 (如 MSBuild 编译脚本) 或环境初始化配置 (如
Dockerfile), 实现深度系统植入. SolarWinds 事件即通过污染 MSBuild 工程文件, 在编译阶段将 Sunburst 后门注入合
法 DLL 并借数字签名绕过验证, 此类攻击因依赖动态触发机制 (如环境变量解析) 导致静态检测效能显著受限 [124] .
IDE 工程钩子攻击则将矛头指向开发环境本身, 攻击者通过分叉合法项目嵌入恶意构建脚本 (如 Visual Studio
的.sln 工程或 PreBuildEvent), 在本地构建时执行远程控制指令; 演进手法包括利用 IDE 扩展市场漏洞 (如 2025 年
Open VSX Registry CVE-2025-319 [125] ), 通过恶意更新感染开发者环境.
综上, 攻击技术呈现清晰的演进逻辑: 从显式脚本注入 (安装阶段) 向隐式信任链寄生 (构建流程与开发工具)
的范式迁移, 逐步渗透软件生命周期各环节, 凸显跨阶段协同防御的紧迫性.
4.3.2 多阶段载荷释放躲避检测
在近年来日益严峻的软件供应链安全背景下, 攻击者不断演化其攻击策略以绕过日益成熟的检测机制. 其中,
多阶段载荷释放逐渐成为一种典型且高度隐蔽的攻击规避技术. 该技术指恶意软件在运行过程中并非一次性加载
全部恶意逻辑, 而是通过一系列精心设计的阶段性操作, 包括解码、解密、重组或远程获取等方式, 逐步释放最终
的恶意载荷 (如后门组件或数据窃取模块). 需特别指出的是, 该技术与高级持续性威胁 (advanced persistent threat,
APT) 等描述攻击生命周期的多阶段攻击在概念上存在根本差异, 前者关注攻击链内部的载荷构造与执行方式, 而
非攻击流程的全局宏观分解.
随着软件供应链安全意识的普遍提升, 以及检测防御技术的持续演进 (涵盖静态代码分析、动态行为监控、
软件成分分析与漏洞扫描等), 攻击者面临的植入与激活恶意逻辑的门槛显著提高. 这种背景下, 若要在开源共建
生态中实现有效渗透, 恶意代码必须具备极高的隐蔽性与环境适应性, 以同时绕过研发构建阶段 (如代码审查、
CI/CD 流程中的静态检测) 与生产运行阶段 (如沙箱执行、行为监控) 的多重防护机制.
在厘清多阶段载荷释放的技术内涵之后, 其之所以具备强大的规避能力, 根本原因在于 3 大核心机制的深度
协同与有机融合. 首先, 规避性设计通过将攻击链解耦为多个离散阶段 (如 XZ Utils 事件中从脚本下载、伪装包解
压、环境检测到 C2 通信的层层递进过程), 系统性地规避了从开发到运行的全链路检测手段 (如静态扫描、动态
沙箱分析、内存哈希校验等), 显著降低了单点暴露的可能性. 其次, 动态触发逻辑确保恶意行为的激活严格依赖
于对运行环境的实时验证, 例如在 OneinStack 事件中, 载荷仅在 Red Hat 系统且无调试进程的前提下才被激活, 从