Um novo conjunto de falhas de segurança no Triton Inference Server da NVIDIA para Windows e Linux, uma plataforma open-source para execução de modelos de inteligência artificial (AI) em larga escala, pode ser explorado para tomar o controle de servidores vulneráveis.
"Quando encadeadas, essas falhas podem potencialmente permitir a um atacante remoto, não autenticado, obter o controle completo do servidor, alcançando execução remota de código (RCE)", disseram os pesquisadores da Wiz, Ronen Shustin e Nir Ohfeld, em um relatório publicado hoje.
As vulnerabilidades estão listadas abaixo:
- CVE-2025-23319 (pontuação CVSS: 8.1) - Uma vulnerabilidade no backend do Python, onde um atacante poderia causar uma escrita fora dos limites ao enviar uma solicitação.
- CVE-2025-23320 (pontuação CVSS: 7.5) - Uma vulnerabilidade no backend do Python, onde um atacante poderia fazer com que o limite de memória compartilhada fosse excedido enviando uma solicitação muito grande.
- CVE-2025-23334 (pontuação CVSS: 5.9) - Uma vulnerabilidade no backend do Python, onde um atacante poderia causar uma leitura fora dos limites ao enviar uma solicitação.
A exploração bem-sucedida das vulnerabilidades mencionadas pode resultar em divulgação de informações, bem como execução remota de código, negação de serviço, e adulteração de dados no caso do CVE-2025-23319.
Os problemas foram corrigidos na versão 25.07.
A empresa de segurança em nuvem disse que as três deficiências poderiam ser combinadas de forma que transforma o problema de um vazamento de informações para um comprometimento completo do sistema sem a necessidade de quaisquer credenciais.
Especificamente, os problemas estão enraizados no backend do Python, que é projetado para lidar com solicitações de inferência para modelos Python de quaisquer grandes frameworks de AI, como PyTorch e TensorFlow.
No ataque delineado pela Wiz, um ator de ameaças poderia explorar o CVE-2025-23320 para vazar o nome único e completo da região de memória compartilhada IPC interna do backend, uma chave que deveria ter permanecido privada, e então aproveitar as duas falhas restantes para obter controle total do servidor de inferência.
"Isso representa um risco crítico para as organizações que usam Triton para AI/ML, pois um ataque bem-sucedido pode levar ao roubo de valiosos modelos de AI, exposição de dados sensíveis, manipulação das respostas do modelo de AI e um ponto de apoio para atacantes avançarem mais profundamente em uma rede", disseram os pesquisadores.
O boletim de agosto da NVIDIA para o Triton Inference Server também destaca correções para três falhas críticas (CVE-2025-23310, CVE-2025-23311 e CVE-2025-23317) que, se exploradas com sucesso, poderiam resultar em execução remota de código, negação de serviço, divulgação de informações e adulteração de dados.
Embora não haja evidências de que qualquer uma dessas vulnerabilidades tenha sido explorada na prática, os usuários são aconselhados a aplicar as atualizações mais recentes para proteção ideal.
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