كيف تمنح ثغرة CVE-2025-3248 المهاجمين وصولاً أوليًا إلى خوادم Langflow

أصبحت منصة Langflow، وهي منصة مفتوحة المصدر تُستخدم لبناء وتنسيق سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي، نقطة دخول لحملة برامج فدية جديدة. وفقًا لأبحاث شركة Sysdig، يستغل المهاجمون الثغرة CVE-2025-3248، وهي خلل في Langflow يسمح لهم بالوصول إلى النسخ المكشوفة وتنفيذ التعليمات البرمجية دون الحاجة إلى بيانات اعتماد صالحة أولاً. نقطة الارتكاز الأولية هذه هي نفسها التي استخدمتها مجموعة التهديد التي تتعقبها Sysdig تحت اسم JadePuffer في عملية سابقة، لكن الحمولة التي سُلِّمت من خلالها قد تغيرت بشكل كبير.

ما يجعل هذه الحملة جديرة بالملاحظة ليس الثغرة بحد ذاتها فحسب. بل إن الخلل في أداة تطوير الذكاء الاصطناعي أصبح الآن مسارًا مثبتًا وقابلًا للتكرار للوصول إلى البنية التحتية للمؤسسات، ويتعامل معه المهاجمون كمنصة انطلاق لهجمات لاحقة متزايدة الخطورة بدلاً من عملية كسر واستيلاء لمرة واحدة.

من سكربتات JadePuffer إلى برنامج الفدية المترجم Encforge: كيف تطور الهجوم

أظهرت نظرة سابقة من Sysdig على نشاط JadePuffer نهجًا غير متطور نسبيًا: سكربتات مرتجلة مقترنة بوظائف تشفير قواعد البيانات الأصلية لقفل البيانات بعد الاقتحام. وقد نجح ذلك، لكنه كان بدائيًا مقارنة بما تنشره عادةً عصابات برامج الفدية المتخصصة.

تُظهر الموجة الأخيرة ارتفاعًا واضحًا في المستوى. فبدلاً من الاعتماد على سكربتات تُحاك على عجل، يقوم المهاجم الآن بإعداد ملف ثنائي مترجم لبرنامج فدية يُدعى Encforge بمجرد حصوله على الوصول عبر ثغرة Langflow. صُمم هذا الملف الثنائي لاجتياز نظام الملفات بشكل منهجي واستهداف أصول تعلم الآلة تحديدًا، بدلاً من تشفير ملفات عامة على أمل أن يقع شيء قيِّم في العملية.

ربطت Sysdig نشاط Encforge الأحدث بحملة JadePuffer السابقة من خلال تفصيلة في مذكرة الفدية: عنوان اتصال أُعيد استخدامه عبر العمليتين. يشير هذا التداخل إلى أن المجموعة نفسها، أو على الأقل السلالة نفسها من البنية التحتية والأدوات، تعمل على تحسين نهجها بمرور الوقت بدلاً من البدء من الصفر. يُعد التحول من السكربتات المرتجلة إلى ملف ثنائي مصمم خصيصًا قفزة نضج ذات دلالة، ويُشير إلى أن المجموعة تتوقع الاستمرار في استخدام طريقة الوصول هذه في المستقبل.

لماذا أصبحت أحمال عمل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أهدافًا لبرامج الفدية

هناك سبب لقيام المهاجمين الآن ببناء أدوات تستهدف أصول تعلم الآلة تحديدًا بدلاً من مجرد تشفير أي ملفات موجودة على القرص. غالبًا ما تحتوي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على أشياء مكلفة وبطيئة إعادة إنتاجها: نماذج مدرّبة، وإعدادات خطوط الأنابيب، ومجموعات البيانات، ومنطق التنسيق الذي يربطها معًا. يمكن أن يكون فقدان الوصول إلى ذلك، أو كشفه والتهديد برسالة ابتزاز، مدمرًا للمؤسسة تمامًا مثل فقدان قواعد بيانات العملاء أو السجلات المالية.

غالبًا ما تُنشر منصات الذكاء الاصطناعي المُدارة ذاتيًا مثل Langflow بسرعة، وأحيانًا من قِبل فِرق تركّز على تشغيل سير العمل أكثر من تأمين التعرض للشبكة. هذا المزيج، بيانات قيّمة مع نشر متسرع، هو بالضبط ما يبحث عنه مشغّلو برامج الفدية. تُعد هذه الحملة مثالًا ملموسًا على اتجاه أوسع توثقه Sysdig: لا تقتصر أنظمة الذكاء الاصطناعي على كونها أدوات مفيدة للمدافعين والمهاجمين على حد سواء، بل إنها أصبحت أهدافًا بحد ذاتها. يُظهر تغطية فريق البحث نفسه لهجوم برامج فدية مستقل بالكامل بالذكاء الاصطناعي الجانب الآخر لهذا التحول، حيث يُستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي لتنفيذ عمليات اقتحام كاملة بتوجيه بشري ضئيل. تشير هذه النتائج مجتمعةً إلى أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي باتت تقع الآن على طرفي معادلة برامج الفدية، كهدف وكأداة.

خطوات عملية لتأمين أدوات الذكاء الاصطناعي المُدارة ذاتيًا وأحمال العمل السحابية

ينبغي للمؤسسات التي تشغّل Langflow أو منصات تنسيق ذكاء اصطناعي مماثلة أن تعاملها بنفس الانضباط الأمني المطبق على أي خادم مواجه للإنترنت، وليس كصندوق رمل تجريبي. ويعني ذلك تطبيق التصحيح الخاص بالثغرة CVE-2025-3248 في أسرع وقت ممكن، ومراجعة ما إذا كانت أي نسخ من Langflow قابلة للوصول من الإنترنت العام دون سبب تجاري واضح.

بالإضافة إلى التصحيح، قم بعزل أحمال عمل الذكاء الاصطناعي عن شبكات الإنتاج الأوسع بحيث لا يمكن للنسخة المخترقة الانتقال بسهولة إلى أنظمة أخرى. احتفظ بنسخ احتياطية غير متصلة بالإنترنت أو غير قابلة للتغيير من النماذج المُدرّبة وإعدادات خطوط الأنابيب تحديدًا، لأنها أصبحت الآن أهدافًا مُثبتة لبرامج الفدية. راقب نشاط اجتياز نظام الملفات غير المعتاد وظهور ملفات ثنائية غير متوقعة على الخوادم التي تستضيف أدوات الذكاء الاصطناعي، فهذا هو السلوك الذي لاحظته Sysdig مع Encforge تحديدًا.

ماذا يعني هذا بالنسبة لك

إذا كانت مؤسستك قد نشرت Langflow، أو أي منصة تطوير ذكاء اصطناعي مماثلة مُدارة ذاتيًا، فإن هذه الحملة إشارة مباشرة لفحص تعرضك الآن وليس بعد وقوع حادث. سلسلة استغلال ثغرة Langflow في برامج الفدية التي رُصدت هنا لم تتطلب تقنيات متقدمة للوصول إلى الضحايا، بل فقط نسخة غير مُصححة ومعرضة للإنترنت. بالنسبة لفرق الأمن، الدرس المستفاد هو أن أدوات الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى الجرد والتصحيح والمراقبة بنفس الدقة المطبقة على أي بنية تحتية حيوية أخرى، لا أن تُعامل كنظام تجريبي منخفض الأولوية.

خطوات عملية يمكن اتخاذها

  • قم بتصحيح أي نشر لـ Langflow ضد الثغرة CVE-2025-3248 فورًا وتحقق من تطبيق الإصلاح عبر جميع النسخ، بما في ذلك بيئات الاختبار والتجهيز.
  • راجع منصات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة المعرضة للإنترنت العام، وقم بتقييد الوصول حيثما أمكن.
  • انسخ احتياطيًا النماذج المُدرّبة وإعدادات خطوط الأنابيب ومجموعات البيانات بشكل منفصل عن النسخ الاحتياطية العامة للملفات، حيث أصبحت هذه الآن أهدافًا محددة لبرامج الفدية.
  • ترقّب علامات وجود ملفات ثنائية مترجمة أو نشاط غير عادي في نظام الملفات على الخوادم التي تستضيف سير عمل الذكاء الاصطناعي، مما قد يشير إلى اختراق قيد التقدم.

يُظهر ظهور برامج الفدية المصممة خصيصًا لاستهداف أصول الذكاء الاصطناعي أن هذه المنصات لم تعد زاوية صغيرة غير مهمة في الشبكة. عاملوها كالبنية التحتية الحيوية التي أصبحت عليها.