Seguridad de la infraestructura critica de inteligencia artificial: reproducir y detectar la vulnerabilidad critica de NVIDIA Triton CVE-2025-23316

Resumen ejecutivo: NVIDIA Triton Inference Server es una plataforma open source para inferencia de modelos de inteligencia artificial que soporta varios frameworks. En septiembre de 2025 se divulgo una vulnerabilidad critica en el backend de Python que permitia a un atacante provocar ejecucion remota de codigo manipulando el parametro nombre del modelo en las API de control de repositorio. Un exploit exitoso puede derivar en ejecucion remota, denegacion de servicio, divulgacion de informacion y manipulacion de datos. Las versiones afectadas son anteriores a 25.08; actualizar a 25.08 o superior es la mitigacion principal.

Reproduccion tecnica y vector de ataque: al usar el modo de control de modelos explicito es posible cargar y descargar modelos via API. Cuando el backend seleccionado es python, Triton invoca el componente triton backend python y ejecuta StubLauncher::Launch. En ese punto se construye dinamicamente una cadena ss con parametros que incluyen nombre de modelo y otras variables recibidas por la API. Esa cadena se pasa a bash mediante execvp con argumentos tipo bash -c ss, lo que genera una vulnerabilidad de command injection si los parametros no son validados correctamente. Durante el analisis dinamico con GDB se observa la carga de la libreria compartida libtriton_python.so y la llamada a execvp que ejecuta la cadena concatenada.

Demostracion y deteccion automatizada: herramientas open source como AI-Infra-Guard de Tencent permiten detectar automaticamente la condicion vulnerable. En laboratorios de prueba habilitando el backend python y monitorizando procesos se observa que el manejador crea subprocesos que ejecutan comandos cuya cadena contiene parametros controlables desde la solicitud HTTP. Ademas, la deteccion se facilita desplegando Triton en un contenedor Docker con permisos reducidos y controlando el modo de repositorio mediante --model-control-mode=explicit.

Mitigaciones y parches: el equipo de Triton publico un parche que añade validacion de parametros en la carga de modelos. Recomendaciones practicas inmediatas: actualizar Triton a la version 25.08 o superior, aplicar el parche disponible para el python backend, deshabilitar el backend python si no es necesario, ejecutar Triton con menor conjunto de capacidades en contenedores y restringir el acceso a las API de control de modelos mediante autenticacion y redes privadas. Implementar monitorizacion de procesos y deteccion de comportamiento anomalo para identificar ejecuciones no autorizadas.

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