Ray — Vulnerabilidad Crítica de Ejecución Remota de Código Mediante Navegador Explotada Activamente en Entornos de Inteligencia Artificial (CVE-2025-62593)

Fecha de publicación: 18 de agosto de 2026
Categoría: Vulnerability / Network Security

Introducción

La Agencia de Ciberseguridad y Seguridad de Infraestructura de los Estados Unidos (CISA) incorporó recientemente una vulnerabilidad crítica que afecta al motor de computación distribuida Ray en su catálogo de Vulnerabilidades Explotadas Conocidas (KEV), alertando sobre evidencias de explotación activa en escenarios reales. El hallazgo, identificado como CVE-2025-62593, expone a los desarrolladores e ingenieros de machine learning a ataques de ejecución remota de código (RCE) desencadenados a través de navegadores web como Mozilla Firefox y Apple Safari. La investigación original de este bypass en el mecanismo de defensa fue descubierta por el investigador de seguridad de Oligo, Avi Lumelsky, mientras que la conceptualización del ataque mediante DNS rebinding fue desarrollada por Jonathan Leitschuh, evidenciando una cadena de ataque que ya ha sido adoptada por actores maliciosos en campañas de criptominería automatizada y botnets de denegación de servicio.

¿Qué es Ray? (Análisis General)

Ray es un marco de computación distribuida nativo de Python de código abierto, diseñado específicamente para escalar cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (machine learning). Debido a su capacidad para coordinar clústeres de cómputo intensivo —frecuentemente equipados con costosas unidades de procesamiento gráfico (GPUs)—, Ray se ha convertido en una herramienta omnipresente en entornos de investigación y desarrollo de IA.

Sin embargo, la arquitectura del software priorizaba tradicionalmente la velocidad de iteración sobre los controles de seguridad perimetral estrictos. Como señalaron los mantenedores del proyecto, la ausencia histórica de autenticación en endpoints críticos del plano de control expone los servicios de gestión de tareas a accesos no autorizados. Cuando esta arquitectura se combina con un entorno de desarrollo local donde los ingenieros ejecutan instancias del framework, el sistema se vuelve altamente vulnerable a ataques basados en la web si el usuario visita sitios web comprometidos o consume publicidad maliciosa (malvertising).

Para esta vulnerabilidad se han confirmado oficialmente los siguientes datos métricos:

  • CVE Principal: CVE-2025-62593
  • Puntuación CVSS Oficial (v4.0): 9.4 (CRITICAL)
  • Vector CVSS Oficial: CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:N/PR:N/UI:P/VC:H/VI:H/VA:H/SC:H/SI:H/SA:H
  • Clasificación CWE Oficial: CWE-94 (Improper Control of Generation of Code / Code Injection), CWE-352 (Cross-Site Request Forgery)
  • Catálogo CISA KEV: Sí (Añadido en agosto de 2026)

¿Cómo funciona? (Análisis Técnico)

El mecanismo de explotación de la vulnerabilidad no reside en un fallo complejo de corrupción de memoria, sino en una deficiencia de diseño y en la suposición errónea sobre los controles de validación basados en cabeceras HTTP en los navegadores modernos.

  • Flujo inicial de infección y entrada del exploit: El ataque comienza cuando un desarrollador que ejecuta una instancia de desarrollo de Ray en su estación de trabajo local (o en una red privada) visita inadvertidamente un sitio web malicioso o visualiza un anuncio infectado mediante malvertising. El atacante utiliza un ataque de reencaminamiento de DNS (DNS rebinding) para saltarse las restricciones de política de mismo origen (Same-Origin Policy) del navegador.
  • Bypassing de los controles defensivos: Para mitigar llamadas maliciosas externas hacia la API de Ray, los desarrolladores dependían de una validación rudimentaria que inspeccionaba la cabecera User-Agent buscando la cadena de caracteres "Mozilla". No obstante, según la especificación de la API fetch de los navegadores web modernos, esta cabecera puede ser modificada o manipulada. Al omitir o falsificar este control, el script malicioso puede interactuar de manera directa con los endpoints expuestos sin autenticación (/api/jobs y /api/job_agent/jobs/).
  • Ejecución de código y movimiento lateral: Una vez establecida la comunicación con la API de Ray a través del navegador —actuando este último como un intermediario de tipo confused deputy—, el atacante puede inyectar y ejecutar código de shell arbitrario directamente en el equipo de la víctima. Asimismo, el vector de ataque puede extenderse para alcanzar instancias de Ray adyacentes dentro de la red privada corporativa, facilitando el pivoteo en entornos internos.

“Debido a la decisión histórica de los mantenedores de Ray de no implementar ningún tipo de autenticación en endpoints críticos, la combinación de ataques de DNS rebinding y la manipulación de cabeceras HTTP permite a atacantes externos ejecutar comandos arbitrarios en las máquinas de los desarrolladores.”

Sistemas / Entornos Afectados

La vulnerabilidad afecta de forma directa a las instalaciones del paquete de Python de Ray previas a la versión parcheada. A continuación se detalla la matriz de impacto:

CVECategoría (CWE)ImpactoCVSSVector (resumido)
CVE-2025-62593CWE-94, CWE-352RCE vía navegador (Firefox/Safari)9.4 (CRITICAL)Red / Complejidad Baja / Sin Privilegios / Interacción de Usuario Requerida
  • Software afectado: Paquete ray en versiones anteriores a la 2.52.0.
  • Perfiles de riesgo: Entornos de desarrollo locales, estaciones de trabajo de ingenieros de Machine Learning, clústeres de cómputo en la nube mal configurados y despliegues con visibilidad de red hacia interfaces web de navegadores.
  • Amenazas asociadas colaterales: Integración en la infraestructura de la botnet de denegación de servicio RondoDox y en campañas de minería maliciosa de criptomonedas con GPUs de NVIDIA bajo la denominación ShadowRay 2.0.

Mitigación y Detección

Remediación

Los equipos de ingeniería y los administradores de sistemas deben aplicar las medidas de mitigación de manera inmediata para evitar la explotación en los entornos productivos y de desarrollo:

  1. Actualización de software: Actualizar el paquete de Python ray a la versión 2.52.0 o superior, la cual introduce parches robustos para contrarrestar el bypass de validación en la API.
  2. Hardening de red y segmentación: Evitar exponer las interfaces de desarrollo y los puertos de gestión de Ray (8265 u otros endpoints del plano de control) a redes públicas o a interfaces accesibles por navegadores web genéricos.
  3. Políticas de navegación segura: Implementar controles de seguridad perimetral y soluciones de filtrado DNS (DNS sinkholing / response policy zones) para mitigar los intentos de ataques basados en DNS rebinding.

Detección

Para los equipos de respuesta a incidentes (Blue Team), es fundamental supervisar los logs de acceso en busca de anomalías relacionadas con llamadas a los endpoints /api/jobs provenientes de orígenes inesperados.

  • Monitoreo de procesos y red: Vigilar la ejecución de comandos de shell inusuales generados por procesos derivados de entornos de Python o de navegadores web en estaciones de trabajo de desarrollo.
  • Indicadores de Compromiso (IoCs): Rastrear conexiones salientes inusuales hacia nodos C2 asociados con botnets de minería de criptomonedas o tráfico HTTP anómalo que manipule la cabecera User-Agent al interactuar con puertos locales de Ray.
bash 
# Ejemplo de consulta rápida en logs de red o proxy para detectar peticiones sospechosas a la API de Ray
grep -E "(/api/jobs|/api/job_agent/jobs/)" /var/log/nginx/access.log | awk '{print $1, $7, $9}'

Recapitulando

El caso de la vulnerabilidad CVE-2025-62593 en Ray demuestra cómo las suposiciones de diseño basadas en el contexto de desarrollo local —como asumir que los navegadores web no pueden interactuar con APIs internas no autenticadas— pueden ser catastróficamente vulneradas mediante técnicas avanzadas como el DNS rebinding y la manipulación de cabeceras HTTP. La rápida adopción de este vector por parte de actores de amenazas para alimentar botnets de DDoS y granjas de criptominería (ShadowRay 2.0) subraya la necesidad urgente de aplicar prácticas de desarrollo seguro y autenticación estricta en plataformas modernas de infraestructura de Inteligencia Artificial.

Referencias