近日,威胁攻击者利用开源人工智能框架 Ray 中一个未修补的安全漏洞,发动一场名为 "ShadowRay "的攻击活动,成功入侵了数千家公司的网络服务器,盗取大量敏感数据。从应用安全公司 Oligo 披露的报告来看,此次攻击至少从 2023 年 9 月 5 日就开始了,攻击目标主要围绕在教育、加密货币、生物制药等行业。
Ray 是 Anyscale 开发的一个开源框架,主要用于在机器集群中扩展人工智能和 Python 应用程序,以实现分布式计算工作负载。该框架在 GitHub 上拥有很好的“声誉”,亚马逊、Spotify、LinkedIn、Instacart、Netflix、Uber 和 OpenAI 等全球许多组织都在使用它训练 ChatGPT。
2023 年 11 月,Anyscale 方面披露了五个 Ray 安全漏洞,分别追踪为 CVE-2023-6019、CVE-2023-6020、CVE-2023-6021 、CVE-2023-48023 、CVE-2023-48022 ,其中前四个安全漏洞很快就修补了,但严重远程代码执行漏洞 CVE-2023-48022 一直未修补。
Anyscale 指出,只有在违反项目文档中有关限制在网络环境中使用 Ray 建议的部署, CVE-2023-48022 安全漏洞才有可能被威胁攻击者利用。值得一提的是,Anyscale 表示期平台是作为分布式执行框架来执行代码,因此并不认为这是安全漏洞,而是一个简单的“错误”。
然而,最终的结果可能没有 Anyscale 想的那么乐观,无论 CVE-2023-48022 安全漏洞如何归类,其缺乏身份验证的特性,都给威胁攻击者创造了机会,使得他们能够一直在不安全的环境中利用 CVE-2023-48022 漏洞。
Oligo 在报告中称,由于 CVE-2023-48022 安全漏洞存在争议,许多开发团队(以及大多数静态扫描工具)都没有对其投入过多的关注。目前,安全研究人员已经观察到 CVE-2023-48022 安全漏洞在野外被积极利用的实例,这就使其成为了有争议的"影子漏洞"。(-影子漏洞:一种不会在静态扫描中显示,但仍可能导致漏洞入侵和重大损失的 CVE")。
Oligo 安全研究人员还发现,威胁攻击者通过 CVE-2023-48022 入侵了数百个公开暴露的 Ray 服务器,轻松“访问”了大量包括人工智能模型、环境变量、生产数据库凭证和云环境访问令牌在内的敏感信息。
暴露的秘密 (来源:Oligo)
Oligo 在一些案例中还观察到,威胁攻击者在机器学习训练中利用对显卡的访问权限,开展了非法加密货币(Monero)挖矿操作。
被入侵服务器上运行了多个 XMRig 矿机(来源:Oligo)
此外,一些威胁攻击者成功利用反向外壳,在被入侵环境中获得了“持久性”,并通过 Python 伪终端执行任意代码。
反向借壳(来源:Oligo)
研究人员还对 base64 编码的有效载荷进行了调查,发现有人试图使用 VirusTotal 上任何反病毒引擎都未检测到的开源脚本,试图在被入侵机器上提升权限。
在发现这些问题后,Oligo 表示他们立刻向可能受到影响的公司发出了警告,并提供了修复援助。但是,想要确保 Ray 部署的绝对安全,关键是要在安全的环境中运行,执行防火墙规则,为 Ray Dashboard 端口添加授权,并持续监控异常情况。此外,还应避免使用绑定到 0.0.0.0 等默认设置,并利用可增强集群安全的工具。