LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Serie von Sicherheitslücken in NVIDIAs Triton Inference Server, einer Open-Source-Plattform zur Ausführung von KI-Modellen, könnte es Angreifern ermöglichen, ungeschützte Server zu übernehmen.
Die kürzlich entdeckten Sicherheitslücken in NVIDIAs Triton Inference Server für Windows und Linux stellen ein erhebliches Risiko für Unternehmen dar, die diese Plattform zur Skalierung ihrer KI-Modelle nutzen. Laut den Forschern Ronen Shustin und Nir Ohfeld von Wiz könnten diese Schwachstellen, wenn sie kombiniert werden, einem entfernten, nicht authentifizierten Angreifer die vollständige Kontrolle über den Server ermöglichen und zu einer Remote-Code-Ausführung führen.
Die Schwachstellen, die unter den CVE-Nummern CVE-2025-23319, CVE-2025-23320 und CVE-2025-23334 gelistet sind, betreffen alle das Python-Backend der Plattform. Diese Schwachstellen ermöglichen es Angreifern, durch das Senden bestimmter Anfragen entweder einen Schreibzugriff außerhalb der Grenzen zu verursachen oder die Speichergrenze zu überschreiten. Dies könnte zu Informationslecks, einer Denial-of-Service-Attacke oder sogar zur Manipulation von Daten führen.
Die Forscher betonen, dass die Kombination dieser Schwachstellen das Problem von einem einfachen Informationsleck zu einem vollständigen Systemkompromiss ohne erforderliche Anmeldedaten eskalieren kann. Besonders kritisch ist die Möglichkeit, dass Angreifer die interne IPC-Speicherregion des Backends auslesen und dann die verbleibenden Schwachstellen nutzen, um die vollständige Kontrolle über den Inferenzserver zu erlangen.
Für Unternehmen, die Triton für KI- und ML-Anwendungen nutzen, stellt dies ein erhebliches Risiko dar. Ein erfolgreicher Angriff könnte nicht nur zum Diebstahl wertvoller KI-Modelle und sensibler Daten führen, sondern auch die Manipulation der KI-Modellantworten ermöglichen und Angreifern einen Einstiegspunkt in das Netzwerk bieten.
In einem Sicherheitsbulletin vom August hat NVIDIA bereits auf die Behebung dieser Schwachstellen hingewiesen. Die Version 25.07 des Triton Inference Servers enthält die notwendigen Patches, um diese Sicherheitslücken zu schließen. Obwohl es bisher keine Hinweise darauf gibt, dass diese Schwachstellen aktiv ausgenutzt wurden, wird den Nutzern dringend empfohlen, die neuesten Updates zu installieren, um optimalen Schutz zu gewährleisten.
Die Entdeckung dieser Schwachstellen wirft ein Licht auf die Herausforderungen, denen sich Unternehmen bei der Sicherung ihrer KI-Infrastrukturen gegenübersehen. Da KI-Modelle zunehmend in kritischen Anwendungen eingesetzt werden, ist die Sicherheit dieser Systeme von größter Bedeutung. Die Branche muss kontinuierlich in die Verbesserung der Sicherheitsmaßnahmen investieren, um den Schutz vor potenziellen Bedrohungen zu gewährleisten.
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