Microsoft、LiteLLM、RAGFlow、Kestraを含む露出したAIワークロードへの攻撃を報告
Microsoft Threat Intelligenceは、LiteLLMゲートウェイ、RAGFlowデプロイメント、Kestraワークフロー環境という3つのAIワークロードを標的とした侵入を調査しました。攻撃者は脆弱性(例:CVE-2026-42271、CVE-2026-48710、CVE-2026-49869)を悪用して初期アクセスを獲得し、その後、認証情報を窃取し、永続性を確立し、暗号通貨マイナーを展開しました。このレポートは、AIインフラストラクチャが標的としてますます価値が高まっていることを強調し、緩和策の推奨事項を提供しています。
判明していること
Kestraの侵害には、ワークフロー実行、Dockerソケットアクセス、およびマイナーの展開が含まれていました。
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RAGFlowの侵害には、LLM資格情報を取得する隠しフックが含まれていました。
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LiteLLMの侵害には、/proc/1/environの読み取りとデータベースレコードのダンプが含まれていました。
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マイクロソフトは、LiteLLM、RAGFlow、およびKestraのデプロイメントに対する攻撃を観測しました。
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攻撃者は、CVE-2026-42271、CVE-2026-48710、およびCVE-2026-49869を含む脆弱性を悪用しました。
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目的には、資格情報の窃取、永続化、および暗号通貨マイニングが含まれていました。
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Microsoft Threat Intelligenceは、LiteLLMゲートウェイ、RAGFlow、Kestraを含む露出したAIインフラストラクチャを標的とした攻撃を観測しました。攻撃者は認証情報を窃取し、永続性を確立し、クリプトマイナーを展開しました。
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