Vulnerabilidad crítica en Apache Parquet: Explicación técnica y riesgos
Origen y naturaleza de la vulnerabilidad
En abril de 2025, la investigadora de Amazon Keyi Li descubrió una vulnerabilidad crítica en el módulo parquet-avro de Apache Parquet, un formato de almacenamiento columnar ampliamente utilizado en el procesamiento de big data. La falla (CVE-2025-XXXXX) se deriva de un problema de deserialización insegura que podría permitir la ejecución remota de código (RCE) bajo condiciones específicas.
Mecanismo técnico de explotación
El núcleo del problema reside en cómo el módulo parquet-avro maneja la deserialización de datos Avro incrustados en archivos Parquet. Al no implementar adecuadamente las validaciones durante este proceso, un atacante podría:
- Inyectar objetos maliciosos serializados
- Ejecutar código arbitrario en el contexto de la aplicación
- Comprometer sistemas que procesen archivos Parquet no confiables
Impacto y sistemas afectados
Esta vulnerabilidad afecta a numerosas plataformas de procesamiento de datos, incluyendo:
- Apache Spark
- Apache Hadoop
- Amazon Athena
- Google BigQuery
- Microsoft Azure Data Lake
El riesgo es particularmente alto en entornos donde los archivos Parquet provienen de fuentes externas o no verificadas.
Mitigación y soluciones
El equipo de Apache Parquet ha lanzado parches para las versiones afectadas. Las medidas recomendadas incluyen:
- Actualizar inmediatamente a Apache Parquet 1.13.1 o superior
- Implementar controles de validación estrictos para archivos de entrada
- Restringir el acceso a servicios que procesen Parquet desde fuentes no confiables
- Monitorear logs en busca de intentos de explotación
Implicaciones para la seguridad de datos
Este caso subraya los riesgos inherentes en los procesos de serialización/deserialización en frameworks de big data. Organizaciones que manejen datos sensibles deben:
- Auditar sus pipelines de procesamiento
- Implementar sandboxing para operaciones con formatos complejos
- Considerar firmas digitales para verificar la procedencia de archivos
Para más detalles técnicos sobre la vulnerabilidad y la prueba de concepto (PoC), consulte el análisis original de F5 Labs.
