LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Angreifer hat eine Remote-Code-Execution-Schwachstelle in SGLang ausgenutzt und Code auf einem NEAR-AI-Inferenzserver ausgeführt. Besonders kritisch: Die kompromittierte Maschine konnte auch Anfragen verarbeiten, die „confidential mode“ in einer Trusted Execution Environment (TEE) betreffen. NEAR AI bestätigte Downloads von Kontodaten für rund 100 Nutzer sowie Datenabgriffe aus 18 KI-Agents und rotierte anschließend Tokens, Sessions und Administrator-Zugänge. Ein Fix für die SGLang-Lücke wurde auf allen Inferenzservern ausgerollt, die Cloud-API wiederhergestellt und Nutzer gezielt informiert.
NEAR AI hat nach eigenen Angaben einen Sicherheitsvorfall eingedämmt, bei dem eine Remote-Code-Execution-Schwachstelle (RCE) in der Open-Source-Inferenz-Engine SGLang ausgenutzt wurde. Der Angreifer habe „letzten Sonntag“ Code auf einem Inferenzserver ausgeführt, der zu NEAR AI gehört, und damit offenbar nicht nur einzelne Rechenjobs beeinflusst, sondern auch den Zugriff auf weitere Systeme innerhalb der Infrastruktur erweitert. Kritisch ist dabei der Kontext: Ein Teil des Workflows lief im „confidential mode“, der Anfragen in eine Trusted Execution Environment (TEE) verlagert, damit deren Inhalte auch gegenüber der Unternehmensumgebung geschützt bleiben sollen.
Technisch betrachtet wirkt die TEE in solchen Setups wie eine zweite Vertrauensschicht, aber sie hebt nicht automatisch jede Sicherheitslücke im eingesetzten Software-Stack auf. NEAR AI formuliert es explizit: Die TEE „schützt nicht gegen eine Schwachstelle in der Software, die innerhalb der Umgebung läuft“. Genau das machte der Angreifer sich zunutze, denn SGLang läuft in dieser TEE. Sobald der RCE-Punkt erreicht war, konnte der Angreifer im gleichen Ausführungsrahmen auch Anfragen sehen oder weiterverarbeiten, inklusive solcher, die im vertraulichen Modus liefen. NEAR AI schloss den betroffenen Zugriff anschließend, allerdings erst nachdem sich der Angreifer bereits tiefer in die Systeme gearbeitet hatte.
Den weiteren Schritt beschreibt NEAR AI als kompromittierten Zugriff auf ein internes System hinter „Private Chat“, einem Produkt, das das Unternehmen bereits deprecateet hatte. Dort bestätigte NEAR AI das Herunterladen von Kontodetails für etwa 100 Nutzer: Es handelt sich um E-Mail-Adressen und Namen, bei einzelnen Konten zudem um Plan- und Kontostandsinformationen. Auffällig ist der Abgleich der Schadensrichtung: Das Unternehmen fand laut Incident-Report keine Hinweise darauf, dass gespeicherte Private-Chat-Konversationen oder hochgeladene Dateien abgegriffen wurden. Parallel dazu gelang dem Angreifer laut Bericht auch der Zugriff auf 18 KI-Agents in einer älteren Deployment-Variante der „NEAR AI Agents“, die nicht in der TEE lief.
Für die 18 Agents nennt NEAR AI konkrete Datenarten: Der Angreifer habe aus den Agents Chat-Verläufe, Einstellungen und Logs entnommen. Zusätzlich seien zwei Kunden-NEAR-AI-Cloud-API-Keys in Logs sichtbar gewesen; NEAR AI habe beide Schlüssel daraufhin widerrufen. Nach der Erkennung des Vorfalls habe das Unternehmen alle aktiven Sitzungen sowie Administrator-Zugänge entzogen, Agent-Tokens ersetzt und „Private Chat“ offline genommen. Auf der technischen Ebene folgte dann ein strukturierter Response-Block: ein Fix für die SGLang-Lücke auf allen Inferenzservern, die Rotation der verbleibenden Credentials sowie eine vollständige forensische Überprüfung, bevor der Zugang zur NEAR-AI-Cloud wiederhergestellt wurde.
Auch auf der Ebene der Koordination und der Transparenz liefert der Vorfall wichtige Hinweise. NEAR AI habe die Schwachstelle an das SGLang-Projekt gemeldet, nennt jedoch keine CVE-Nummer, keine betroffenen SGLang-Versionen und keine Information dazu, ob bereits ein offizieller Patch durch das Projekt veröffentlicht wurde. Damit bleibt für Betreiber und Sicherheitsverantwortliche ein typisches, operatives Risiko: Ohne versionierte Artefakte oder CVE-Zuordnung müssen Teams anhand ihrer Deployments selbst ableiten, welche Komponenten potenziell betroffen waren. Ergänzend bestätigte NEAR AI, dass Nutzer kontaktiert wurden, deren Kontodaten oder Agents laut Bestätigung betroffen waren; die Kontaktaufnahme erfolgte über [email protected] und jeweils mit konkreten Schritten.
Der Fall berührt außerdem den breiteren Markt für „confidential AI“-Workflows. In einer technischen Beschreibung hatte Brave zuvor dargelegt, dass sein Leo-Assistent Chats mit dem GLM 5.3 Flash Modell in einer TEE ausführt, die von NEAR AI betrieben wird. NEAR AI erklärte jedoch nicht, ob der betroffene Server am Sonntag auch solche konkreten Chats verarbeitet hat. Für Unternehmen mit TEE-gestützten KI-Setups bedeutet das: Die TEE ist kein Freifahrtschein, sondern nur so stark wie die Softwarekomponenten, die innerhalb der geschützten Ausführungsumgebung laufen. Praktisch heißt das für KI-Infrastruktur-Teams, dass Patch-Management, Deploy-Disziplin und forensische Instrumentierung eng miteinander verzahnt sein müssen, besonders bei Systemen, die „confidential mode“ als Vertrauensanker nutzen.
Als nächster Schritt empfiehlt NEAR AI betroffenen Nutzern eine einfache Vorsichtsmaßnahme: Sie sollen besonders aufmerksam sein, wenn Nachrichten zu Konto oder Kontostand eingehen, die sie nicht selbst angestoßen haben. Zugleich teilte das Unternehmen mit, dass Nutzer, die keine Nachricht erhalten haben, nach aktuellem Stand nichts unternehmen müssen. Für die übrige Community bleibt dennoch die zentrale Lehre des Vorfalls: Selbst wenn Daten in einer TEE verarbeitet werden, kann eine RCE-Lücke im Inferenz-Backend den Schutzumfang unterlaufen. Genau deshalb sind klare Versionierung, schnelle Rollouts über alle Inferenzserver und ein belastbarer Incident-Prozess entscheidend, wenn KI-Produkte Sicherheitsversprechen entlang ihrer gesamten Ausführungsstrecke glaubwürdig einlösen sollen.
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