Las vulnerabilidades en Nvidia Triton ponen en jaque la seguridad de modelos de IA
La ciberseguridad y la inteligencia artificial vuelven a darse la mano, pero no precisamente para celebrar. Wiz, uno de los gigantes en seguridad cloud, acaba de destapar un conjunto de vulnerabilidades en el servidor Nvidia Triton que podrían comprometer seriamente los sistemas de IA que dependen de productos Nvidia. Y no, no es una amenaza menor.
Qué está pasando exactamente con Triton
Nvidia ha tenido que publicar un aviso urgente reconociendo que han parcheado más de una docena de vulnerabilidades en su Triton Inference Server. Para quien no esté familiarizado, este software open source permite desplegar prácticamente cualquier modelo de IA desde diversos frameworks de deep learning y machine learning.
Lo preocupante no son las vulnerabilidades por separado, sino lo que puede ocurrir cuando se combinan. Los investigadores de Wiz han identificado tres fallos de seguridad (CVE-2025-23319, CVE-2025-23320 y CVE-2025-23334) que, encadenados, permitirían a un atacante remoto sin autenticación ejecutar código arbitrario y tomar el control completo del servidor.
La tríada perfecta para el desastre
No todas las vulnerabilidades tienen la misma gravedad, pero cuando se combinan, crean el escenario perfecto para un ataque devastador:
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CVE-2025-23319: Catalogada como de alta gravedad, afecta al backend de Python de Triton tanto en Windows como en Linux. Este fallo puede explotarse para ejecutar código remoto, lanzar ataques de denegación de servicio, manipular datos o filtrar información sensible.
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CVE-2025-23320: También de alta gravedad, afecta igualmente al backend de Python y puede provocar divulgación de información confidencial.
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CVE-2025-23334: Aunque clasificada como de «gravedad media», esta vulnerabilidad en el backend de Python completa el trío permitiendo más filtraciones de información.
Según Wiz, todo comienza con una pequeña fuga de información que luego se escala hasta comprometer completamente el sistema. Es como si el atacante encontrara primero una pequeña grieta por donde mirar y luego la convirtiera en la puerta principal de entrada.
Implicaciones reales para las organizaciones
¿Por qué debería preocuparnos esto? Porque no estamos hablando de cualquier software, sino de una herramienta fundamental para organizaciones que implementan soluciones de IA. Un ataque exitoso aprovechando estas vulnerabilidades podría tener consecuencias devastadoras:
- Robo de modelos de IA (que pueden valer millones en investigación y desarrollo)
- Exposición de datos sensibles usados para entrenar los modelos
- Manipulación de las respuestas que generan los modelos de IA
- Establecimiento de un punto de acceso para que los atacantes penetren más profundamente en la red corporativa
La firma de seguridad ha publicado un blog detallando los aspectos técnicos, y lo que cuentan no es precisamente tranquilizador. Si estás ejecutando Triton en tu organización y no has aplicado el parche, estás sentado sobre una bomba de relojería.
No es la primera vez: el contexto de NVIDIAScape
Este hallazgo llega apenas dos semanas después de que la misma empresa de seguridad revelara NVIDIAScape, otra vulnerabilidad crítica en el Nvidia Container Toolkit. Este fallo anterior ya permitía obtener control total de la máquina host, lo que supone una amenaza seria para servicios de nube de IA gestionados.
Parece que Nvidia está teniendo una mala racha en términos de seguridad, justo cuando sus productos son más cruciales que nunca para la industria de IA.
La importancia crítica del parcheo inmediato
Si trabajas con infraestructura de IA que utiliza Triton, no lo dudes: actualiza inmediatamente. Las vulnerabilidades tipo zero-day como estas son un objetivo prioritario para actores maliciosos, y la ventana entre la publicación del parche y los primeros ataques se reduce cada vez más.
En el escenario actual, donde los modelos de IA pueden contener propiedad intelectual valorada en cientos de millones, estas vulnerabilidades suponen un riesgo financiero y estratégico sin precedentes. Las organizaciones suelen tardar en aplicar parches, pero este no es momento para demoras.
Lecciones para la industria de IA
Lo que vemos con estas vulnerabilidades es un patrón preocupante: la carrera por implementar capacidades de IA a menudo deja la seguridad en segundo plano. Y esto me recuerda a los primeros días de internet, cuando lanzábamos servicios online sin pensar demasiado en las implicaciones de seguridad.
El problema es que ahora las consecuencias son exponencialmente más graves. No estamos hablando de que alguien defacee una web, sino de que pueda manipular sistemas de IA que toman decisiones críticas o robar modelos que han costado fortunas desarrollar.
La conclusión es clara: no podemos seguir tratando las infraestructuras de IA como si fueran cualquier otro sistema informático. Requieren medidas de seguridad específicas y una vigilancia constante. Porque si algo nos enseñan estas vulnerabilidades es que, en el mundo de la IA, la seguridad no puede ser una ocurrencia tardía.
