Vulnerabilidades críticas em motores de IA expõem riscos de segurança

Pesquisadores de cibersegurança identificaram vulnerabilidades críticas de execução remota de código em motores de inferência de inteligência artificial (IA) de grandes empresas como Meta, Nvidia e Microsoft, além de projetos open-source como vLLM e SGLang. O problema central está relacionado ao uso inseguro do ZeroMQ (ZMQ) e à desserialização do Python, resultando em um padrão denominado ShadowMQ. A vulnerabilidade mais significativa foi encontrada no framework Llama da Meta (CVE-2024-50050), que permitia a execução de código arbitrário ao desserializar dados maliciosos. Outras plataformas, como NVIDIA TensorRT-LLM e Microsoft Sarathi-Serve, também apresentaram falhas semelhantes. A exploração dessas vulnerabilidades pode permitir que atacantes executem código arbitrário, escalem privilégios e até realizem roubo de modelos de IA. Com a rápida evolução dos projetos de IA, a reutilização de código inseguro se torna um risco crescente. Além disso, um novo relatório revelou que técnicas de injeção de JavaScript podem comprometer navegadores integrados em editores de código, aumentando ainda mais as preocupações de segurança. É crucial que as empresas adotem medidas de mitigação, como desativar recursos de execução automática e auditar servidores de integração.

Fonte: https://thehackernews.com/2025/11/researchers-find-serious-ai-bugs.html

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