tj-actions/changed-files项目安全事件分析与应对措施
2025-07-01 23:15:13作者:尤辰城Agatha
2025年3月15日,GitHub上流行的tj-actions/changed-files项目遭遇了一次严重的安全事件。该事件涉及恶意代码被注入到项目代码库中,可能危及使用该项目的数千个开源仓库的安全。本文将详细分析事件经过、技术原理及应对方案。
事件概述
在项目v45.0.5至v45.0.9版本中,攻击者通过注入恶意代码片段,试图窃取GitHub Actions工作流中的敏感信息。这段代码被精心设计为在Linux环境下执行,会提取工作流中的所有标记为"isSecret":true的敏感数据,包括GitHub令牌等凭证信息。
技术分析
恶意代码的核心是一个经过base64编码的bash脚本,解码后显示其执行流程如下:
- 首先检查操作系统是否为Linux
- 下载并执行一个Python内存转储脚本
- 提取工作流中所有标记为秘密的变量
- 对这些数据进行双重base64编码
- 将结果输出到工作流日志中
值得注意的是,攻击者采用了"日志泄露"而非直接外传的方式,这意味着:
- 对于公开仓库,攻击者可以轻松扫描日志获取敏感信息
- 对于私有仓库,理论上风险较低,但存在内部人员滥用可能
攻击途径溯源
根据项目维护者的调查,攻击是通过一个名为tj-actions-bot的账户的PAT(个人访问令牌)实现的。GitHub安全团队确认该令牌被泄露,但无法确定具体泄露途径。这种攻击方式凸显了传统PAT令牌的安全隐患。
应对措施
项目团队采取了多项补救措施:
-
代码修复:
- 彻底移除所有恶意提交
- 回滚受影响版本(v45.0.5至v45.0.9)
- 确保所有标签指向安全提交
-
安全加固:
- 更新tj-actions-bot账户密码
- 启用passkey认证
- 实施最小权限原则
- 启用提交签名验证
- 设置标签保护规则
-
用户建议:
- 立即升级到修复后的版本
- 检查是否使用过受影响版本
- 轮换所有可能暴露的凭证
- 审查工作流日志是否有异常输出
- 考虑使用commit SHA而非标签引用
经验教训
此次事件为开源社区提供了宝贵的安全经验:
-
依赖管理:即使是知名项目也可能成为攻击目标,凸显了依赖项安全审计的重要性。
-
凭证管理:传统PAT令牌存在泄露风险,应考虑更安全的替代方案如OIDC等。
-
防御深度:多因素认证、最小权限、签名验证等防御措施缺一不可。
-
应急响应:快速识别、透明沟通和彻底修复是处理安全事件的关键。
结语
tj-actions/changed-files事件再次提醒我们开源供应链安全的重要性。作为用户,我们应当定期审查项目依赖,监控安全公告;作为维护者,则需要持续加强项目安全防护。只有社区共同努力,才能构建更安全的开源生态。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
291
2.62 K
deepin linux kernel
C
24
7
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
227
306
Ascend Extension for PyTorch
Python
120
149
暂无简介
Dart
578
127
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
605
182
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
121
316
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.04 K
610
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
358
2.16 K