• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Descubiertos paquetes con programas maliciosos para minar criptomonedas en PyPI

junio 26, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: < 1 minuto

Noticias

En un informe reciente de la empresa Sonatype se ha notificado la existencia de varios paquetes de Python, disponibles en PyPI, con código malicioso que convierte los equipos atacados en mineros de criptomonedas. En concreto el informe hace referencia a los siguientes paquetes:

  • maratlib
  • maratlib1
  • matplatlib-plus
  • mllearnlib
  • mplatlib
  • learninglib

Los cuales, según indica el informe, han sido descargados por lo menos unas 5000 veces y subidos por un único autor (“nedog123”) en abril de este año. Aunque actualmente los paquetes indicados con código malicioso ya han sido eliminados del repositorio.

Todos los paquetes indicados instalan como dependencia el paquete maratlib el cual descarga un script que instala la aplicación para el minado de criptomonedas. Un criptominero llamado “Ubqminer”.

En esta ocasión el ataque se ha realizado creando nombres de proyectos que son similares a otros legítimos de cara a engañar a los usuarios para que instalen software malicioso. Una técnica que se conoce como Typosquatting. Aparentemente el autor del programa malicioso ha intentado suplantar en este caso a Matplotlib, una biblioteca bastante utilizada para la generación de gráficos, y otras librerías de aprendizaje automático.

Imagen de Michael Gaida en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

Nuevo conversor de timestamp Unix en el laboratorio de Analytics Lane
En Analytics Lane
Nuevo conversor de timestamp Unix en el laboratorio de Analytics Lane

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Analytics Lane lanza su Conversor de Bases Numéricas: entiende cómo trabajan los ordenadores a nivel de bits
  • Analytics Lane lanza su Visualizador de Series Temporales: entiende tendencia, estacionalidad y ruido de forma visual e interactiva
  • Analytics Lane lanza un nuevo Formateador y Tester de Expresiones Regulares para desarrolladores
  • Analytics Lane lanza un Conversor CSV ↔ JSON para transformar datos en tiempo real
  • Analytics Lane lanza la versión 1.1 del laboratorio con nuevas suites de CLV y Scoring
  • Analytics Lane lanza una Calculadora de Rentabilidad con Flujos Irregulares basada en TIR (XIRR)
  • ¡Analytics Lane cumple ocho años!
  • Cómo comparar datos con barras en Matplotlib: agrupadas, apiladas y porcentuales
  • Costes hundidos en ciencia de datos: cuándo mantener un modelo y cuándo migrar

Publicado en: Noticias Etiquetado como: PyPI

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos

mayo 21, 2026 Por Daniel Rodríguez

De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática

mayo 19, 2026 Por Daniel Rodríguez

Noticias

Analytics Lane lanza la versión 1.1 del laboratorio con nuevas suites de CLV y Scoring

mayo 18, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python
  • La distancia de Mahalanobis publicado el abril 19, 2024 | en Ciencia de datos
  • Matriz definida positiva en Excel Comprobar si una matriz es definida positiva en Excel sin macros publicado el octubre 18, 2023 | en Ciencia de datos, Herramientas
  • Cerca La regresión logística publicado el julio 23, 2018 | en Ciencia de datos
  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto