Falsa aceleradora Web3 distribui malware por pacotes npm e rouba dados de agentes de IA
Uma operação criminosa identificada como REF8801 se passou por uma aceleradora de startups do setor Web3 para disseminar softwares maliciosos. A campanha usou pacotes publicados no npm, prometendo investimentos, ferramentas de programação e créditos para serviços de inteligência artificial, como Anthropic Claude e Google Gemini. Em vez dos recursos anunciados, as ferramentas instalavam malware em computadores Windows e macOS e podiam alterar o funcionamento de agentes de IA.
A identidade usada na fraude era a da Apex Accelerator, suposta organização de capital de risco voltada a empreendedores de criptomoedas. Entre as ofertas estavam auditorias de segurança, suporte para projetos e acesso a investidores. A estratégia buscava convencer desenvolvedores a instalar ferramentas apresentadas como úteis para avaliar tokens, carteiras digitais e contratos inteligentes.
Dois pacotes npm foram associados à campanha. O @apexacc/cli era anunciado como Apex Copilot CLI, um assistente de inteligência artificial para fundadores de projetos Web3. Já o @apexacc/audit se apresentava como um scanner de segurança compatível com o Model Context Protocol (MCP), com 18 funções para examinar ativos e contratos inteligentes.
Os pacotes foram publicados pela conta npm “apexaccelerator” e relacionados ao perfil “apexaccs” no GitHub e à organização Apex Foundation. Os repositórios e os pacotes identificados deixaram de estar disponíveis. Embora investigadores tenham encontrado comentários em russo no histórico do código, esse elemento não é suficiente para determinar onde os operadores estão ou qual é sua identidade.
A atividade da falsa aceleradora parece remontar a março de 2026. Registros arquivados indicavam promessas de US$ 235 mil em investimentos, além de subsídios e conexões com fundos de venture capital, investidores-anjo e empresas de private equity. A infraestrutura associada à organização incluía os domínios apexaccs[.]org e apexfdn[.]xyz, registrados em análises a partir de abril.
A abordagem também ocorria por meio de publicações na plataforma X. Os operadores procuravam desenvolvedores de carteiras de criptomoedas e de ferramentas de inteligência de mercado, oferecendo financiamento condicionado à execução de softwares de avaliação. A presença alegada em eventos do setor, entre eles o TOKEN2049, em Singapura, servia para dar aparência legítima às propostas.
A campanha já havia sido relacionada a outros três pacotes npm que distribuíam o Atomic Stealer, conhecido como AMOS, malware voltado ao roubo de informações em computadores Apple: @apexfdn/apex, @copilot-mcp/apex e @apexfdn/copilot-mcp. Esses registros indicam que a operação não se limitava a uma única ferramenta ou sistema operacional.
Depois da instalação, os programas não entregavam as funcionalidades anunciadas. O pacote de auditoria apresentava resultados de segurança fabricados, enquanto a interface de linha de comando produzia avaliações sem base, inclusive sobre projetos inexistentes. Essas respostas falsas ajudavam a mascarar a atividade maliciosa e podiam levar o usuário a acreditar que a ferramenta estava funcionando normalmente.
A infecção começava com uma requisição HTTP POST ao endereço vrf.apexaccs[.]org/api/v1/vrf. A chamada identificava se o computador usava Windows ou macOS e direcionava o processo para uma cadeia de ataque específica. Além de instalar arquivos maliciosos, os pacotes podiam modificar agentes de programação com IA para encaminhar suas comunicações a servidores controlados pelos invasores.
No Windows, comandos PowerShell codificados em Base64 baixavam scripts adicionais e executavam o arquivo bludness.exe. Criado com PyInstaller, o programa verificava se tinha privilégios administrativos e tentava contornar o Controle de Conta de Usuário por meio do método ucmDebugObjectMethod, associado à ferramenta UACME.
Em etapas posteriores, a operação recorria a outro executável PyInstaller e a um carregador escrito em Golang. Esses componentes alteravam recursos do sistema, como a Antimalware Scan Interface (AMSI), o Event Tracing for Windows (ETW) e a biblioteca ntdll.dll, em uma tentativa de dificultar a detecção por ferramentas de segurança.
O malware podia coletar informações sobre o computador, processos em execução, redes Wi-Fi, área de transferência e capturas de tela. Também buscava dados de carteiras de criptomoedas, extensões de navegador, aplicativos de mensagens, ferramentas de acesso remoto, clientes VPN e FTP e plataformas de jogos.
Entre os navegadores afetados estavam Google Chrome, Microsoft Edge, Mozilla Firefox e Yandex. No Chrome, a ameaça tentava contornar a proteção App-Bound Encryption para obter senhas, cookies de sessão, histórico e outros dados. As informações roubadas eram encaminhadas aos operadores por meio do Telegram.
No macOS, a cadeia começava com o download de um script Bash, responsável por obter um arquivo compactado do domínio verify.apexfdn[.]xyz. O pacote continha o instalador do backdoor CloudSyncD, que exibia uma solicitação falsa de autorização para capturar a senha do usuário. A credencial era usada para executar componentes maliciosos com privilégios elevados.
Como reduzir o risco: desenvolvedores devem conferir com atenção o nome e o histórico de manutenção de cada pacote antes de adicioná-lo a um projeto. Um pacote recém-criado, associado a uma organização sem presença verificável ou que solicita permissões inesperadas merece análise adicional, sobretudo quando promete investimentos ou acesso privilegiado a serviços de IA.
Também é recomendável testar dependências desconhecidas em ambientes isolados, revisar o código de instalação e limitar os privilégios usados durante a configuração de ferramentas. Em projetos profissionais, a fixação de versões e a análise automatizada de dependências ajudam a impedir que uma atualização maliciosa seja incorporada sem avaliação.
Usuários que tenham instalado os pacotes devem removê-los, interromper processos suspeitos e realizar uma verificação completa do dispositivo com uma solução de segurança confiável. Como credenciais, cookies e dados de carteiras podem ter sido expostos, é prudente alterar senhas em um equipamento limpo, encerrar sessões ativas, revogar chaves e tokens e acompanhar possíveis movimentações não autorizadas.
No caso de agentes de inteligência artificial, a revisão não deve se limitar ao pacote principal. Extensões, servidores MCP, arquivos de configuração e integrações podem ter sido modificados para redirecionar dados. Verificar destinos de rede, permissões concedidas e alterações recentes nas configurações ajuda a identificar comportamentos incompatíveis com o uso esperado.