Um falso acelerador Web3 foi identificado distribuindo infostealers e backdoors para Windows e macOS por meio de pacotes maliciosos do npm. Como isca, a operação oferecia créditos gratuitos para usar ferramentas de inteligência artificial (IA), como Anthropic Claude e Google Gemini, além de ferramentas de programação e auditorias de segurança.
“As ferramentas distribuíam malware capaz de roubar informações e backdoors para computadores com macOS e Windows”, afirmaram os pesquisadores da Elastic Security Labs Jia Yu Chan e Daniel Stepanic. “A operação também modificou um agente de programação legítimo para enviar solicitações a modelos por meio de serviços controlados pelos invasores, enquanto suas ferramentas de auditoria produziam resultados de segurança falsos.”
A iniciativa se apresentava como um acelerador de capital de risco Web3 chamado Apex Accelerator e tinha como alvo startups de criptomoedas e seus fundadores. A campanha é rastreada como REF8801. Os pacotes do npm identificados, voltados para Windows e macOS, são:
• @apexacc/cli, apresentado como “Apex Copilot CLI”, um consultor de IA para fundadores Web3.
• @apexacc/audit, descrito como um scanner de segurança Web3 com 18 ferramentas para pesquisa própria e auditoria de contratos inteligentes.
Embora os pacotes e os repositórios associados no GitHub já não estejam acessíveis, o @apexacc/cli era anunciado como um “consultor de IA para fundadores Web3” baseado no Claude Fable 5 e no Gemini 2.5 Flash.
Já o @apexacc/audit se apresentava como um servidor do Model Context Protocol (MCP), com 18 ferramentas de segurança para analisar tokens, carteiras e contratos inteligentes. Os dois pacotes foram publicados por um usuário do npm chamado “apexaccelerator” e vinculados a uma conta do GitHub chamada “apexaccs” e a uma entidade identificada como Apex Foundation.
A campanha, porém, não é nova. No fim de julho de 2026, a SafeDep detalhou outros três pacotes do npm ligados à mesma operação. Eles distribuíam um infostealer para macOS da família Atomic Stealer, também conhecida como AMOS:
• @apexfdn/apex
• @copilot-mcp/apex, com a mesma descrição do pacote @apexacc/cli.
• @apexfdn/copilot-mcp, que se apresentava como um servidor Apex Copilot e MCP para “análise de investimentos e ferramentas para operadores”.
Artefatos coletados pela Socket indicam que a Apex Foundation está ligada a pelo menos dois domínios distintos desde abril de 2026:
• apexaccs[.]org
• apexfdn[.]xyz
Segundo registros do Internet Archive datados de 19 de março de 2026, a fundação afirma: “A Apex Foundation oferece investimentos de US$ 235.000, subsídios e parcerias, além de conectar projetos a fundos de capital de risco, investidores-anjo e empresas de capital privado caso não atendam aos nossos critérios.”
Publicações no X mostram o acelerador abordando desenvolvedores de carteiras de criptomoedas e de ferramentas de inteligência de mercado para operadores, com ofertas de investimento direto e instruções para executar sua ferramenta de análise prévia, o @apexacc/cli. Nesse caso, o pacote do npm foi identificado distribuindo um carregador de malware criptografado, disfarçado de aplicativo da Apple com o nome “com.apple.system.loader”.
“O grupo também buscou ganhar credibilidade com sua presença na TOKEN2049, em Singapura, e em outros eventos presenciais que organizou”, afirmou a Elastic. “Ao aparecer em conferências com grande público, tenta construir uma imagem de legitimidade e, indiretamente, dar credibilidade ao projeto.”
Depois de instalados, os pacotes não oferecem as funções prometidas. As 18 ferramentas de segurança do @apexacc/audit geram resultados falsos, enquanto o teste de pontuação do @apexacc/cli apresenta uma avaliação sem fundamento de um projeto fictício.
Na prática, a principal função dos pacotes é distribuir o backdoor CloudSyncD para macOS e um infostealer personalizado para Windows, que envia os dados roubados pelo Telegram. Os executáveis específicos de cada sistema são obtidos por meio das versões publicadas nos repositórios dos projetos no GitHub.
Os dois pacotes têm um processo próprio de verificação para Windows e macOS. Eles enviam uma solicitação HTTP POST com o valor “win32” ou “darwin” para “vrf.apexaccs[.]org/api/v1/vrf” para iniciar a etapa seguinte. As cadeias de infecção para cada sistema são as seguintes:
**Windows**
• O malware obtém um comando do PowerShell codificado em Base64. O comando acessa outro endereço, “0auth-chromium[.]com/APIService”, para baixar um segundo script do PowerShell, chamado “drop.ps1”. Esse script baixa o executável “bludness.exe” de “ehegisnightmare[.]icu” e o inicia em uma janela oculta.
• O executável criado com PyInstaller é um carregador em Python. Ele verifica se já tem privilégios de administrador e, em caso afirmativo, baixa a etapa seguinte de “ehegisnightmare[.]icu”, salva o arquivo como “%TEMP%\exegis.exe” e o executa. Caso contrário, tenta contornar o Controle de Conta de Usuário (UAC) usando o método ucmDebugObjectMethod() do UACME.
• O arquivo “exegis.exe”, também criado com PyInstaller, coleta metadados do sistema e informações sobre os processos em execução, além de verificar se está em uma máquina virtual. Em seguida, descriptografa e executa um carregador incluído no pacote, salvo como “%TEMP%\updater_loader.exe”.
• O executável escrito em Go modifica a Antimalware Scan Interface (AMSI) e o Event Tracing for Windows (ETW), remove os ganchos de “ntdll.dll” para dificultar a detecção por ferramentas de segurança de endpoint e carrega o shellcode da etapa seguinte diretamente na memória.
• O shellcode é um infostealer nativo que procura sinais de uma infecção anterior e, em seguida, coleta informações do sistema, conteúdo da área de transferência, listas de processos, nomes de redes Wi-Fi, capturas de tela e dados de carteiras, extensões de navegador, aplicativos de mensagens, ferramentas de acesso remoto e de transferência de arquivos (FTP), clientes de rede privada virtual (VPN), navegadores e clientes de jogos.
O infostealer consegue contornar as proteções de Application-Bound Encryption do Chrome e extrair senhas salvas, cookies de sessão, histórico de navegação, registros de downloads e metadados de perfis. Os dados coletados são enviados pelo Telegram.
**macOS**
• O malware baixa um script Bash hospedado remotamente e o executa no computador.
• O script baixa um arquivo compactado em GZIP de “verify.apexfdn[.]xyz/unix/”, salva-o como “package.tar.gz” em um diretório temporário e extrai seu conteúdo.
• O arquivo contém um instalador do CloudSyncD, que primeiro tenta obter a senha de login do sistema da vítima por meio de uma falsa solicitação de autorização. Depois, usa a senha para executar um payload embutido com privilégios de sudo. O payload identifica o computador, coleta detalhes do hardware e do sistema operacional e, em seguida, contata um servidor externo, “ccmihr[.]com”, para transmitir os dados e receber novas instruções. Com elas, o malware pode baixar e executar outros payloads.
O CloudSyncD foi documentado pela primeira vez pelo Jamf Threat Labs no fim do mês passado, em uma análise sobre sua distribuição por meio de um instalador falso do Zoom. O malware foi detectado em circulação em meados de setembro de 2026.
“Seu comportamento mostra como o malware para macOS continua avançando para implementações nativas, proteção de texto e formas de execução que tentam evitar a gravação de payloads no disco. Ainda assim, ele depende de uma das técnicas mais antigas disponíveis: pedir a senha ao usuário”, afirmou o Jamf.
Além de instalar um infostealer ou um backdoor, conforme o sistema comprometido, os pacotes podem interceptar e redirecionar o tráfego de modelos de linguagem de grande escala (LLM) do OpenRouter. Eles também podem cadastrar um servidor MCP controlado pelos invasores na configuração do agente da vítima.
“Essas alterações permitem que a API controlada pelos invasores receba os comandos, o histórico de conversas, trechos de código e resultados de ferramentas incluídos nas solicitações do agente ao modelo de linguagem”, explicaram os pesquisadores da Elastic.
“O servidor MCP dos invasores também pode fornecer instruções que são acrescentadas ao comando enviado ao agente, além de nomes e descrições de ferramentas e dos dados aceitos por elas. Essas informações ajudam o modelo a decidir quais ferramentas usar e como fazê-lo. Em conjunto, esses mecanismos dão aos invasores visibilidade sobre os dados enviados e meios para influenciar as ações seguintes do agente.”
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