Vulnerabilidad crítica en PyTorch permite ejecución de código arbitrario
El popular framework de aprendizaje automático de código abierto PyTorch ha sido afectado por una vulnerabilidad crítica, identificada como CVE-2025-32434, que podría ser explotada para facilitar la ejecución de código arbitrario en sistemas que cargan modelos de inteligencia artificial. Este fallo de seguridad representa un riesgo significativo para las implementaciones de IA que utilizan esta tecnología.
Detalles técnicos de la vulnerabilidad
La vulnerabilidad reside en el mecanismo de carga de modelos de PyTorch, donde un atacante podría inyectar código malicioso a través de archivos de modelo manipulados. Cuando el sistema intenta cargar estos modelos comprometidos, se produce la ejecución no autorizada de código en el contexto del proceso que maneja la carga.
Los aspectos técnicos clave incluyen:
- Falta de validación adecuada en los serializadores de modelos (.pt y .pth)
- Posibilidad de deserialización insegura de objetos Python
- Ejecución de código durante el proceso de carga del modelo
Impacto potencial
Esta vulnerabilidad podría tener consecuencias graves en entornos de producción:
- Compromiso de sistemas de inferencia de IA
- Robo de modelos propietarios
- Manipulación de resultados de modelos desplegados
- Establecimiento de puertas traseras persistentes
Recomendaciones de mitigación
Los equipos de seguridad deben implementar las siguientes medidas:
- Actualizar inmediatamente a la versión parcheada de PyTorch
- Validar la integridad de todos los modelos antes de cargarlos
- Implementar sandboxing para procesos de carga de modelos
- Restringir permisos de los servicios que ejecutan PyTorch
- Monitorizar actividad sospechosa en sistemas de inferencia
Contexto de seguridad en frameworks de IA
Este incidente resalta los desafíos de seguridad únicos en los sistemas de aprendizaje automático, donde los modelos pueden convertirse en vectores de ataque. La comunidad de seguridad debe desarrollar mejores prácticas específicas para:
- Verificación de modelos
- Aislamiento de procesos de inferencia
- Control de integridad de pipelines de ML
Para más detalles sobre esta vulnerabilidad, consulta la Fuente original.
