### Los archivos de datos de IA: una nueva superficie de ataque para malware indetectable

#### Introducción

En la era de la inteligencia artificial (IA), los archivos de datos generados y utilizados por modelos de machine learning están adquiriendo un papel protagonista en los flujos de trabajo corporativos. Sin embargo, recientes investigaciones advierten que los equipos de seguridad están subestimando el riesgo que supone confiar ciegamente en estos archivos, ya que pueden usarse como vectores altamente eficaces para la distribución encubierta de malware. Esta amenaza, poco explorada hasta ahora, tiene potencial para eludir soluciones antimalware tradicionales y comprometer la seguridad de entornos críticos empresariales.

#### Contexto del Incidente o Vulnerabilidad

El crecimiento exponencial de los modelos de IA y machine learning en sectores como finanzas, sanidad, industria o retail está impulsando el intercambio masivo de archivos de datos. Estos ficheros —normalmente en formatos como .pkl (pickle), .pt/.pth (PyTorch), .h5 (Keras/HDF5), .pb (TensorFlow), entre otros— se utilizan para almacenar modelos entrenados, pesos, configuraciones y datos de entrenamiento. La confianza implícita que muchos equipos de IT y seguridad depositan en estos archivos, considerándolos “no ejecutables”, ha generado una peligrosa falsa sensación de seguridad.

Recientemente, investigadores han demostrado que, al manipular estos ficheros, los atacantes pueden ocultar cargas maliciosas que se ejecutan al cargar el modelo en memoria, sin necesidad de explotar vulnerabilidades del sistema operativo ni de los frameworks de seguridad convencionales.

#### Detalles Técnicos

##### Vectores de ataque y Tácticas (MITRE ATT&CK)

El vector de ataque más relevante en este contexto es la serialización insegura, específicamente en frameworks de Python como pickle, que permiten la ejecución arbitraria de código al deserializar un archivo malicioso. Esta técnica se alinea con la táctica MITRE ATT&CK T1059 (Command and Scripting Interpreter) y T1204 (User Execution).

Los archivos de modelos pueden ser manipulados para contener payloads de malware, como troyanos, backdoors o descargadores de segunda fase. Al cargar estos archivos en un entorno de desarrollo, pipeline de producción o incluso notebook Jupyter, el código malicioso se ejecuta con los privilegios del usuario.

##### CVEs relevantes

Si bien la vulnerabilidad es inherente al mecanismo de deserialización insegura y no a un CVE específico, existen antecedentes como [CVE-2018-1000805](https://cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name=CVE-2018-1000805) (pickle deserialization vulnerability) y numerosas advertencias en la documentación oficial de frameworks de IA.

##### Indicadores de Compromiso (IoC)

– Archivos de modelos con firmas inusuales o hashes inesperados.
– Comportamiento anómalo en procesos de deserialización (conexiones salientes, ejecución de comandos no documentados).
– Inclusión de código fuente embebido dentro de los propios archivos de datos de IA.

##### Herramientas de explotación

Se han documentado PoCs usando Metasploit y Cobalt Strike para la generación de archivos pickle maliciosos. Además, herramientas como `evilpickle` permiten la creación automatizada de payloads dentro de archivos de modelos.

#### Impacto y Riesgos

El impacto potencial es elevado, ya que los archivos de modelos suelen intercambiarse entre equipos de desarrollo, entornos cloud y sistemas de producción, muchas veces sin firma digital ni mecanismos de verificación. El malware oculto en estos archivos puede desplegarse en sistemas críticos, eludiendo sandboxes, antivirus y EDR tradicionales.

Según estimaciones recientes, hasta el 65% de los entornos de IA empresariales carecen de procesos de validación de integridad para archivos de modelos. Esto multiplica el riesgo de ataques supply chain, exfiltración de datos, escalada de privilegios o sabotaje de modelos de producción.

#### Medidas de Mitigación y Recomendaciones

– **Evitar la deserialización insegura**: Utilizar formatos seguros (ONNX, JSON) y evitar frameworks de serialización que permitan ejecución arbitraria de código.
– **Verificación de integridad**: Establecer un sistema de firma digital y validación de hashes para todos los archivos de modelos y datos.
– **Controles de acceso**: Limitar el acceso a los entornos de entrenamiento y despliegue de modelos, adoptando principios de mínimo privilegio.
– **Monitorización avanzada**: Incorporar reglas específicas en EDR/SIEM para detectar comportamientos anómalos en la carga de archivos de datos de IA.
– **Auditoría y formación**: Revisar periódicamente los flujos de intercambio de modelos y formar a los equipos de desarrollo y seguridad sobre estos riesgos.

#### Opinión de Expertos

Según David Brumley, profesor de ciberseguridad en la Universidad Carnegie Mellon, “la industria ha subestimado el riesgo de la deserialización insegura en IA; los modelos pueden convertirse en caballos de Troya invisibles para las herramientas tradicionales”. Por su parte, el equipo de investigación de NCC Group advierte que “el uso indiscriminado de archivos pickle y la falta de controles de integridad son una puerta abierta a ataques avanzados de supply chain”.

#### Implicaciones para Empresas y Usuarios

Las empresas sujetas a normativas como el GDPR, NIS2 y directivas sectoriales sobre protección de datos deben considerar el riesgo de manipulación de modelos de IA como un vector de fuga de datos personales y compromisos regulatorios. La cadena de suministro de IA requiere una aproximación Zero Trust, donde ningún archivo de datos es considerado seguro por defecto.

Para los usuarios y desarrolladores, la recomendación es adoptar frameworks y librerías que prioricen la seguridad en la gestión de archivos de modelo, así como mantener actualizados los sistemas y herramientas de seguridad.

#### Conclusiones

El auge de la inteligencia artificial está abriendo nuevas superficies de ataque que desafían los supuestos tradicionales de seguridad. Los archivos de datos de IA pueden actuar como vehículos sigilosos de malware, explotando la falta de controles en los procesos de serialización y deserialización. Ante este escenario, las organizaciones deben revisar urgentemente sus políticas de gestión de modelos, reforzar la monitorización y adoptar un enfoque Zero Trust, evitando la confianza ciega en cualquier archivo de datos, independientemente de su origen o formato.

(Fuente: www.darkreading.com)