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JadePuffer cambia a ataques de ransomware contra IA
Sysdig afirma que JadePuffer ahora despliega EncForge, un malware diseñado para cifrar checkpoints de modelos de IA, bases de datos vectoriales y conjuntos de datos de entrenamiento.
Imagen: BleepingComputer
JadePuffer, el actor de amenaza autónomo divulgado a principios de este mes, ha sido actualizado con un ransomware personalizado dirigido específicamente a la infraestructura de IA y aprendizaje automático. Según Sysdig, el nuevo malware, llamado EncForge, está diseñado para cifrar conjuntos de datos de entrenamiento, bases de datos vectoriales, checkpoints de modelos e índices de embeddings en lugar de archivos empresariales convencionales.
Sysdig indica que el atacante revisó una instancia de Langflow previamente comprometida y vulnerable a CVE-2025-3248. Tras obtener acceso, el intruso buscó credenciales en la nube, tokens de API y servicios internos accesibles, y luego encontró un socket de Docker expuesto que le otorgó control a nivel root.
Cuando el primer intento de descargar el ransomware falló, Sysdig cuenta que el operador se adaptó rápidamente, creando y desplegando seis scripts en Python en cinco minutos. El script final, deploy.py v2, solucionó el problema de entrega y completó la cadena de ataque.
“deploy.py v2 es la carga útil completada: una canalización totalmente autónoma que descubre el PID objetivo, copia ENCFORGE a través del límite del espacio de nombres mediante procfs, ejecuta un escaneo en modo de prueba, lanza la pasada de cifrado en vivo y luego cuenta los archivos .locked para verificar la ejecución.”
EncForge apunta a pilas modernas de IA
Sysdig afirma que el binario del ransomware, basado en Go y también denominado lockd, está empaquetado con UPX y apunta a unas 180 extensiones de archivo en toda la pila de IA, incluyendo:
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- Archivos SafeTensors de Hugging Face
- Modelos de PyTorch y TensorFlow
- Pesos GGUF y GGML
- Índices vectoriales FAISS
- Formatos de datos de entrenamiento como Parquet, Arrow, TFRecord, NumPy y DuckDB
Los investigadores dijeron que la ayuda de línea de comandos también hace referencia a adaptadores LoRA y a archivos GGML heredados, lo que consideran una señal de que el malware fue concebido específicamente para entornos de IA.
EncForge utiliza AES-256 en modo contador para el cifrado de archivos, con la clave simétrica protegida por una clave pública RSA-2048. Para acelerar el proceso, cifra solo partes de cada archivo, añade la extensión .locked y deja una nota de rescate con un identificador único para la víctima.
Sysdig dijo que no encontró evidencia de exfiltración de datos durante la intrusión, y EncForge no parece incluir una función incorporada de robo de datos. La muestra para Linux también contiene funciones anti-recuperación para Windows, como eliminación de copias shadow y desactivación de la recuperación de arranque. El código insinúa una versión para macOS, pero sigue sin confirmarse.
Sysdig estima que perder pesos de modelos, conjuntos de datos de entrenamiento e índices vectoriales por culpa del cifrado podría retrasar a las organizaciones semanas o meses y costar entre $75,000 y $500,000 por modelo, dependiendo del tamaño y el propósito. La firma recomienda actualizar a Langflow 1.3.0 o posterior, restringir el acceso al socket de Docker, ejecutar los contenedores de Langflow sin privilegios de root y aplicar controles a nivel de sistema de archivos en los directorios de pesos de modelo.
Security Editor
Sophia unpacks the invisible wars happening on our networks. Covering cybersecurity, privacy legislation, and cryptography, she exposes how our data is weaponized and defended. Before joining for(geeks), she spent years as a penetration tester. She's the reason the rest of the team uses physical security keys.
vía BleepingComputer
