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微软报告针对暴露的AI工作负载的攻击，包括LiteLLM、RAGFlow和Kestra
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DoseFix Editorial多来源综合报道
微软威胁情报调查了针对三个AI工作负载的入侵：一个LiteLLM网关、一个RAGFlow部署和一个Kestra工作流环境。攻击者利用漏洞（例如CVE-2026-42271、CVE-2026-48710、CVE-2026-49869）获得初始访问权限，然后窃取凭据、建立持久性并部署加密货币矿工。该报告强调了AI基础设施作为目标的价值日益增长，并提供了缓解建议。
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已知信息
Kestra被入侵涉及工作流执行、Docker套接字访问和矿工部署。
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RAGFlow被入侵涉及一个隐藏的钩子，用于捕获LLM凭据。
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LiteLLM被入侵涉及读取/proc/1/environ和转储数据库记录。
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微软观察到针对LiteLLM、RAGFlow和Kestra部署的攻击。
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攻击者利用了包括CVE-2026-42271、CVE-2026-48710和CVE-2026-49869在内的漏洞。
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目标包括窃取凭据、持久化和加密货币挖矿。
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观察到的攻击时间线
微软威胁情报观察到针对暴露的AI基础设施的攻击，包括LiteLLM网关、RAGFlow和Kestra，攻击者窃取凭据、建立持久性并部署加密货币矿工。
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