LlamaStack-RCE-Deterministic-Supply-Chain-Exploitation-Hardening-Framework-CVE-2024-50050-

LlamaStack-RCE: Framework determinista de explotación y endurecimiento de la cadena de suministro [CVE-2024-50050] Enfoque en la investigación de seguridad de IA AI-SupplyChain-Poisoning: Laboratorio avanzado de manipulación de opcodes PVM e inyección ZeroMQ

Este repositorio proporciona la cadena de ataque completa, desde el envenenamiento de la cadena de suministro upstream hasta la ejecución downstream y la exfiltración de pesos del modelo.

2. Evasión Técnica y Weaponización

2.1. Anatomía del Ataque (Explotación de PVM)

El núcleo del exploit apunta a la Máquina Virtual de Pickle (PVM). Al utilizar el opcode GLOBAL, podemos forzar a la PVM a importar cualquier módulo de Python disponible y ejecutar funciones arbitrarias durante el proceso de unpickling.

Vector de Ataque: ZeroMQ Socket -> Raw Byte Stream -> pickle.loads() -> RCE.

2.2. Construcción de Payload Polimórfico

Para evadir los IDS tradicionales basados en firmas (Snort/Suricata), el framework implementa codificación polimórfica:

• Ejecución Anidada en Base64: Encapsula comandos de shell dentro de Base64 para ocultar cadenas literales como /bin/bash o os.system.
• Ofuscación de Opcodes: Reordena las instrucciones de la PVM para cambiar las firmas binarias sin alterar la lógica de ejecución.
• Contrabando de Paquetes: Fragmenta el payload pickle en múltiples tramas ZeroMQ para evadir la detección de anomalías basadas en volumen.

3. Estrategia de Infiltración en la Cadena de Suministro

El framework simula una Weaponización de Cadena de Suministro holística:

| | II: Distribución | Fork Envenenado | Fork de Llama Stack de alto rendimiento en GitHub con un "Intérprete Pickle Oculto" en connection.py.

| | III: Ejecución | Disparador CI/CD | Ejecución automática durante pip install en el entorno de Jenkins/GitHub Actions del objetivo.

| | IV: Persistencia | Bomba Lógica | Stager en segundo plano de múltiples etapas para acceso C2 a largo plazo y robo de modelos.

|

4. Arquitectura y Despliegue del Laboratorio

4.1. Requisitos Previos

• Hardware: 4x NVIDIA A100/H100 (para pruebas locales de pesos).
• SO: Arch Linux o Kali Linux endurecidos.
• Entorno: Docker y Docker-Compose (Red Aislada).

4.2. Estructura de Archivos

4.3. Flujo de Ejecución

1. Validar Entorno:

2. Lanzar Listener (C2):

3. Ejecutar Exploit (Modo Reverse Shell):

4. Iniciar Exfiltración de Datos:

5. Evaluación de Impacto (Criticidad: 10/10)

Una explotación exitosa otorga control absoluto sobre la infraestructura de IA:

• Robo de Propiedad Intelectual: Robo de pesos de modelos .safetensors (valorados entre $10M y $100M+).
• Secuestro de GPU: Asignación no autorizada de recursos CUDA para Criptojacking o Entrenamiento en la Sombra.
• Manipulación de Inferencia: Envenenamiento de respuestas del modelo para causar fallos sistémicos en aplicaciones downstream (IA médica/legal).
• Recolección de Credenciales: Extracción de claves AWS/GCP y configuraciones de K8s desde /proc/self/environ.

6. Endurecimiento Determinista (Recomendaciones de Purple Team)

Para mitigar CVE-2024-50050, deben aplicarse las siguientes reglas absolutas:

1. Eradicar Pickle: Reemplace todos los pickle.loads() con safetensors.torch.load_file() o msgpack con esquema estricto.
2. Endurecimiento de ZMQ: Implemente ZMQ_CURVE con pares de claves pública/privada y nunca se vincule a 0.0.0.0.
3. Aislamiento de Infraestructura: Ejecute procesos de IA en gVisor o Kata Containers para prevenir el escape del contenedor vía RCE.
4. Micro-segmentación de Red: Aísle el Servidor de Inferencia de Internet público utilizando reglas de ingreso/egreso estrictamente definidas.

7. Aviso Legal

AVISO LEGAL: El uso de este framework para atacar objetivos sin autorización previa por escrito es ilegal. Se proporciona únicamente con fines educativos y de pruebas de penetración autorizadas. El autor (Sastra_Adi_Wiguna) no acepta ninguna responsabilidad por el mal uso.

DOCUMENTO CLASIFICADO: PURPLE_ELITE_TEAMING_DEEP_REVERSE_ENGINEERING 2026 ESTADO DETERMINISTA: LISTO PARA PRODUCCIÓN (98/100)