Un virus voleur d'informations a été téléchargé sur un référentiel GitHub déguisé en poids téléchargeables pour le modèle Qwen 3.8 27B d'Alibaba.
- SlowMist a rapporté le 28 août qu'un dépôt GitHub imitant les poids de Qwen 3.8 27B distribuait à la place un logiciel voleur d'informations StealC de 487 Ko.
- Le virus collecte des données système et des captures d'écran, puis les envoie à un serveur codé en dur.
- Le véritable projet Qwen d'Alibaba n'a pas été touché.
L'équipe de sécurité de SlowMist a signalé l'incident le 28 août, et toute personne exécutant des modèles d'IA open source localement pourrait être à risque de vol d'identifiants.
Il y a un faux modèle d'IA Qwen sur GitHub
Le ⟦N1⟧ août, l'équipe de sécurité de SlowMist
Le 28 août, l'équipe de sécurité de SlowMist que quelqu'un avait créé une fausse page sur GitHub qui ressemblait à une offre de téléchargement du populaire modèle d'IA Qwen. La page promettait de manière convaincante une IA entièrement hors ligne qui garderait les données des utilisateurs privées, mais le piège a été révélé par la taille du fichier. Le fichier ZIP sur ce
faux référentiel ne faisait que 487 Ko, soit moins de la moitié d'un mégaoctet, tandis qu'un véritable modèle d'IA avec 27 milliards de paramètres occupe plus de 16 Go d'espace sur un ordinateur. Le fichier ZIP malveillant, nommé uncensored_qwen_v2.6.zip, a été créé le 20 août 2026, et quatre jours plus tard, les attaquants ont modifié la page README de sorte que tous les liens de téléchargement pointaient directement vers le fichier ZIP nocif.
Le véritable projet Alibaba Qwen n'a pas été affecté du tout par cela.
À l'intérieur du ZIP se trouvaient trois fichiers : un fichier de commande, un programme exécutable et un script qui ressemble à un certificat. L'exécutable est une version renommée de l'interpréteur LuaJIT, un outil utilisé par les moteurs de jeu. Il n'est pas dangereux en soi, mais le script, déguisé en fichier de certificat, introduit le virus, connu sous le nom de StealC.
Une fois exécuté sur un ordinateur, StealC collecte le nom du système, le nom d'utilisateur, l'ID de la machine et la version de Windows. Il prend une capture d'écran, puis envoie toutes ces données à un serveur contrôlé par les attaquants. Le virus peut également voler les détails de connexion du navigateur, les cookies, l'historique de navigation, les mots de passe e-mail et même les informations des portefeuilles de cryptomonnaies.
Les attaquants ont également mis en place un système de secours qui permet au virus de lire une adresse de serveur de secours à partir d'un contrat intelligent sur la blockchain Polygon au cas où leur serveur principal serait fermé. Le système permet aux attaquants de changer d'emplacement de serveur sans avoir à mettre à jour le code du virus sur les ordinateurs infectés.
À quelle fréquence des modèles Trojan sont-ils téléchargés sur GitHub ?
SlowMist a trouvé au moins 23 autres référentiels GitHub et 29 fichiers ZIP similaires utilisant la même chaîne de livraison basée sur Lua. Island.io a découvert et signalé une campagne appelée FakeGit, active depuis mars 2025, qui a créé environ 7 600 référentiels GitHub malveillants et généré plus de 14 millions d'événements de téléchargement.
800 de ces 7 600 sont spécifiquement conçus pour imiter des outils liés à l'IA, en utilisant une technique appelée AgentBaiting. Ils peuvent même tromper les assistants IA pour qu'ils les recommandent.
Cryptopolitan a rapporté en janvier que les modèles réels d'Alibaba avaient dépassé les 700 millions de téléchargements sur Hugging Face, le plus élevé de tout système d'IA open source.
Fin juin, au moins 292 référentiels GitHub qui copiaient de grandes marques
ont été signalés . Ces faux référentiels propageaient un virus appelé BoryptGrab, qui vole des données provenant de 32 portefeuilles de cryptomonnaies différents et de 19 navigateurs web.Séparément, une société de sécurité appelée InfoStealers a décrit une autre attaque automatisée nommée Megalodon qui a créé plus de 5 000 faux référentiels en seulement six heures.
Les attaquants
copient désormais les projets réels , créent des pages README convaincantes et utilisent même des identités de développeurs volées. Ils listent également ces faux projets dans des registres publics d'IA comme LobeHub et Glama, les faisant paraître plus dignes de confiance.Cryptopolitan a écrit
sur la même tactique lorsque l'opération StopAndProtect a transformé près de 2 000 sites web WordPress piratés en pièges pour les utilisateurs de cryptomonnaies. Island rapporte que les référentiels sont conçus pour répondre à la demande croissante de capacités d'IA.
Un virus voleur d'informations a été téléchargé sur un référentiel GitHub déguisé en poids téléchargeables pour le modèle Qwen 3.8 27B d'Alibaba. L'équipe de sécurité de SlowMist a signalé l'incident le 28 août, et toute personne exécutant des modèles d'IA open source localement pourrait être à risque de vol d'identifiants. Il y a un faux modèle d'IA Qwen sur GitHub Le 28 août, le…
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FAQ
Quel était ce faux dépôt Qwen et que contenait-il réellement ?
Le dépôt `unburdened-jackinthebox365/qwen38-uncensored` prétendait offrir des poids quantifiés locaux pour Qwen 3.8 27B, mais a livré un fichier ZIP de 487 Ko contenant trois fichiers : un script Lua obfusqué identifié par SlowMist comme étant le logiciel voleur d'informations StealC, et aucun poids de modèle.
Le modèle officiel Qwen d'Alibaba a-t-il été compromis ?
Non. SlowMist a déterminé qu'il s'agissait d'un dépôt d'imposture distribuant des logiciels malveillants sous le nom de Qwen, et a précisé que le projet officiel Qwen lui-même n'avait pas été compromis.
Comment distinguer un téléchargement de modèle local falsifié d'un authentique ?
Vérifiez la taille du fichier par rapport au nombre de paramètres : SlowMist note qu'un modèle 27B Q4_K_M occupe plus de 16 Go, donc un téléchargement de quelques centaines de kilo-octets ne peut pas contenir de vrais poids, et des charges malveillantes peuvent se cacher dans les actifs téléchargeables d'un dépôt plutôt que dans son code source visible.
Hannah Collymore
Hannah est rédactrice et éditrice avec près de dix ans d'expérience dans la rédaction de blogs et le reporting d'événements dans l'espace crypto. Chez Cryptopolitan, Hannah contribue à la page actualités, en rapportant et en analysant les derniers développements dans les secteurs de la DeFi, des RWA, de la régulation des crypto-monnaies, de l'IA et des technologies de pointe. Elle est diplômée de l'Université Arcadia avec un diplôme en administration des affaires.
