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

LlamaStack-RCE: Framework Determinístico de Exploração e Endurecimento da Cadeia de Suprimentos [CVE-2024-50050] Foco em Pesquisa de Segurança de IA AI-SupplyChain-Poisoning: Laboratório Avançado de Manipulação de Opcode PVM e Injeção ZeroMQ

Este repositório fornece a cadeia de ataque completa, desde o envenenamento da cadeia de suprimentos a montante até a execução a jusante e a exfiltração de pesos de modelos.

2. Evasão Técnica e Weaponização

2.1. Anatomia do Ataque (Exploração de PVM)

O núcleo do exploit visa a Pickle Virtual Machine (PVM). Ao utilizar o opcode GLOBAL, podemos forçar a PVM a importar qualquer módulo Python disponível e executar funções arbitrárias durante o processo de unpickling.

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

2.2. Construção de Payload Polimórfico

Para contornar IDS tradicionais baseados em assinatura (Snort/Suricata), o framework implementa codificação polimórfica:

Execução Aninhada em Base64: Encapsula comandos shell em Base64 para ocultar strings literais como /bin/bash ou os.system.

Ofuscação de Opcode: Reordena instruções da PVM para alterar assinaturas binárias sem modificar a lógica de execução.

Contrabando de Pacotes: Fragmenta o payload pickle em múltiplos frames ZeroMQ para evadir a detecção de anomalias baseada em volume.

3. Estratégia de Infiltração na Cadeia de Suprimentos

O framework simula uma Weaponização holística da Cadeia de Suprimentos:

| | II: Distribuição | Fork Envenenado | Fork do Llama Stack de alto desempenho no GitHub com um "Interpretador Pickle Oculto" em connection.py.

| | III: Execução | Gatilho CI/CD | Execução automática durante o pip install no ambiente Jenkins/GitHub Actions do alvo.

| | IV: Persistência | Bomba Lógica | Stager de múltiplos estágios em segundo plano para acesso C2 de longo prazo e roubo de modelos.

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4. Arquitetura de Laboratório e Implantação

4.1. Pré-requisitos

Hardware: 4x NVIDIA A100/H100 (para testes locais de pesos).

SO: Arch Linux endurecido (Hardened) ou Kali Linux.

Ambiente: Docker e Docker-Compose (Rede Isolada).

4.2. Estrutura de Arquivos

4.3. Fluxo de Execução

1. Validar Ambiente:

2. Iniciar Listener (C2):

3. Executar Exploit (Modo Reverse Shell):

4. Iniciar Exfiltração de Dados:

5. Avaliação de Impacto (Criticidade: 10/10)

A exploração bem-sucedida concede controle absoluto sobre a Infraestrutura de IA:

Roubo de Propriedade Intelectual: Roubo de pesos de modelo .safetensors (avaliados em $10M - $100M+).

Sequestro de GPU: Alocação não autorizada de recursos CUDA para Criptojacking ou Treinamento Sombra (Shadow Training).

Manipulação de Inferência: Envenenamento das respostas do modelo para causar falhas sistêmicas em aplicações a jusante (IA Médica/Jurídica).

Coleta de Credenciais: Extração de chaves AWS/GCP e configs K8s de /proc/self/environ.

6. Hardening Determinístico (Recomendações de Purple Team)

Para mitigar a CVE-2024-50050, as seguintes regras absolutas devem ser aplicadas:

1. Eliminar o Pickle: Substitua todos os pickle.loads() por safetensors.torch.load_file() ou msgpack com esquema estrito.

2. Hardening de ZMQ: Implemente ZMQ_CURVE com pares de Chave Pública/Privada e nunca vincule (bind) a 0.0.0.0.

3. Isolamento de Infraestrutura: Execute processos de IA em gVisor ou Kata Containers para evitar a fuga do contêiner via RCE.

4. Microssegmentação de Rede: Isole o Servidor de Inferência da internet pública usando regras de entrada/saída estritamente definidas.

7. Aviso Legal

AVISO LEGAL: O uso deste framework para atacar alvos sem autorização prévia por escrito é ilegal. Ele é fornecido apenas para fins educacionais e de teste de penetração autorizado. O autor (Sastra_Adi_Wiguna) não aceita responsabilidade por uso indevido.

DOCUMENTO CLASSIFICADO: PURPLE_ELITE_TEAMING_DEEP_REVERSE_ENGINEERING 2026 STATUS DETERMINÍSTICO: PRONTO PARA PRODUÇÃO (98/100)