Grave vulnerabilidad en Red Hat OpenShift AI permite escalada de privilegios y control total de la infraestructura
Introducción
El 5 de junio de 2024, se ha hecho pública una vulnerabilidad crítica que afecta a Red Hat OpenShift AI, la plataforma empresarial de ciclo de vida de modelos predictivos y generativos de inteligencia artificial (IA) sobre arquitecturas híbridas. Esta debilidad puede permitir a un atacante escalar privilegios y, bajo determinadas condiciones, tomar el control total de la infraestructura gestionada mediante OpenShift AI. El incidente reabre el debate sobre la seguridad en plataformas de orquestación y despliegue de IA, especialmente en entornos multicloud y de misión crítica.
Contexto del Incidente o Vulnerabilidad
OpenShift AI, anteriormente conocido como Open Data Hub o Red Hat OpenShift Data Science, es una extensión de Red Hat OpenShift que gestiona ciclos de vida completos de modelos de IA, integrando desde la ingesta de datos hasta el despliegue en producción. Al estar orientado a entornos empresariales y regulados, su seguridad es especialmente relevante para sectores como banca, salud, industria o sector público.
La vulnerabilidad afecta a las versiones OpenShift AI 2.3.x y anteriores, desplegadas tanto en entornos on-premise como en nubes públicas (AWS, Azure, Google Cloud Platform). Según la comunicación oficial de Red Hat y reportes independientes, la explotación exitosa de esta vulnerabilidad permitiría a un usuario autenticado, pero con permisos bajos, escalar a privilegios de administrador de plataforma (cluster-admin), comprometiendo la integridad y confidencialidad de la infraestructura.
Detalles Técnicos
La vulnerabilidad ha sido registrada como CVE-2024-32853, con una puntuación CVSS v3.1 de 9.8 (crítica). El fallo reside en la incorrecta validación de los tokens de autenticación OAuth y la configuración por defecto de ciertos roles de Kubernetes integrados en OpenShift AI. Un atacante podría aprovechar una combinación de errores en la validación de identidades y la asignación de permisos RBAC (Role-Based Access Control) para modificar recursos del clúster, acceder a secretos y ejecutar código arbitrario en pods críticos.
Vectores de ataque:
– Abuso de endpoints de API expuestos en la gestión de modelos y pipelines de datos.
– Manipulación de tokens JWT mal validados para escalar privilegios.
– Uso de herramientas como kubectl, Kube-hunter, y exploits personalizados en frameworks como Metasploit para automatizar la explotación.
– Técnicas MITRE ATT&CK asociadas: T1078 (Valid Accounts), T1068 (Exploitation for Privilege Escalation), T1059 (Command and Scripting Interpreter).
Indicadores de Compromiso (IoC):
– Solicitudes inusuales a la API de OpenShift AI desde direcciones IP internas no autorizadas.
– Creación de pods y servicios con privilegios elevados fuera de los flujos de trabajo habituales.
– Modificación no autorizada de roles y bindings RBAC.
Impacto y Riesgos
El impacto de esta vulnerabilidad se considera crítico. Un atacante con éxito podría:
– Tomar control de toda la infraestructura de OpenShift AI, incluyendo nodos, modelos de IA y pipelines de datos.
– Acceder, modificar o exfiltrar datos sensibles, incluyendo conjuntos de datos de entrenamiento, código fuente de modelos y secretos.
– Interrumpir servicios de IA en producción, afectando la disponibilidad y la continuidad de negocio.
– Incurrir en violaciones de regulaciones como GDPR o NIS2, con el consiguiente riesgo de sanciones económicas (hasta 20 millones de euros o el 4% del volumen de negocio anual global, en el caso de GDPR).
Medidas de Mitigación y Recomendaciones
Red Hat ha publicado parches urgentes para OpenShift AI 2.3.1 y versiones superiores. Se recomienda aplicar las siguientes medidas:
1. Actualizar inmediatamente a la última versión disponible de OpenShift AI.
2. Revisar la configuración de RBAC y limitar los permisos al mínimo necesario («principio de menor privilegio»).
3. Auditar los logs de acceso y actividad en la API de OpenShift AI y Kubernetes.
4. Reforzar la autenticación multifactor y la rotación de tokens de servicio.
5. Implementar soluciones EDR (Endpoint Detection and Response) compatibles con contenedores y Kubernetes.
6. Monitorizar indicadores de compromiso y configurar alertas para actividades sospechosas.
Opinión de Expertos
Manuel Ferrer, CISO de una consultora líder en IA, advierte: “Este tipo de vulnerabilidades ponen de manifiesto que la seguridad en plataformas de IA no puede confiar en las configuraciones por defecto. Los entornos híbridos y multicloud agravan la superficie de exposición y requieren controles adicionales.”
Por su parte, el investigador de amenazas Pablo González destaca: “El vector de escalada de privilegios en plataformas de orquestación de IA es uno de los más críticos, especialmente porque los datos y modelos gestionados suelen ser activos de alto valor para la organización.”
Implicaciones para Empresas y Usuarios
Las empresas que utilizan OpenShift AI en producción, especialmente aquellas bajo regulaciones estrictas (financiero, sanidad, administración pública), deben priorizar la actualización y revisión de sus políticas de permisos. La explotación de esta vulnerabilidad podría suponer la exfiltración de datos sensibles, interrupción de servicios críticos y daños reputacionales significativos. Además, ante la inminente entrada en vigor de NIS2 en la UE, la gestión proactiva de vulnerabilidades en infraestructuras de IA será un requisito de cumplimiento ineludible.
Conclusiones
La vulnerabilidad CVE-2024-32853 en Red Hat OpenShift AI subraya la importancia de la seguridad en las plataformas de IA y la necesidad de mantener una gestión activa de parches y configuraciones. La explotación de este fallo puede tener consecuencias devastadoras a nivel operacional y regulatorio, por lo que la respuesta rápida y la revisión continua de roles y permisos son esenciales para minimizar el riesgo.
(Fuente: feeds.feedburner.com)