Auf den Punkt: JadePuffer missbraucht eine CVE-2025-3248-Schwachstelle in Langflow, um mit EncForge automatisiert KI-Modellgewichte und Trainingsdaten zu verschlüsseln und dabei geschätzte Schäden von 75.000 bis 500.000 US-Dollar pro Modell zu verursachen.
Ein autonomer KI-Agent namens JadePuffer nutzt die speziell entwickelte Ransomware EncForge, um Trainingsdaten und Vektordatenbanken von KI-Systemen zu verschlüsseln. Sysdig hat die Kampagne analysiert und dokumentiert, wie der Agent sich selbstständig Zugriff auf Zielumgebungen verschafft.
Der KI-Agent JadePuffer setzt die in Go geschriebene Ransomware EncForge ein, um gezielt auf KI- und Machine-Learning-Infrastrukturen zuzugreifen. Das Schadprogramm verschlüsselt rund 180 verschiedene Dateitypen, darunter Modellformate wie PyTorch, TensorFlow, Hugging Face SafeTensors, GGUF und GGML sowie Vektorindizes von FAISS und Datensätze in den Formaten Parquet, Arrow, TFRecord, NumPy und DuckDB. Nach bisherigen Analysen von Sysdig wurde kein Datendiebstahl durch EncForge festgestellt.
Für den Erstzugriff exploitiert der Agent die Schwachstelle CVE-2025-3248 in Langflow-Instanzen. Nach dem Eindringen scannt JadePuffer autonom das Netzwerk nach Zugangsdaten, API-Tokens und internen Diensten. Bei einem analysierten Angriff entdeckte der Agent einen offenen Docker-Socket mit Root-Zugriff. Als die direkte Übertragung der Ransomware fehlschlug, entwickelte und startete der Agent eigenständig innerhalb von fünf Minuten sechs Python-Scripte zur Behebung der Übertragungsprobleme. Das finale Script „deploy.py v2″ stellte eine vollständig autonome Verschlüsselungs-Pipeline dar, die die Ziel-Prozess-ID ermittelte, EncForge über Namespace-Grenzen hinweg kopierte, einen Testlauf durchführte und anschließend die Ausführung durch Abzählung der .locked-Dateien überprüfte.
EncForge nutzt eine hybride Verschlüsselung mit AES-256 im CTR-Modus für die Dateninhalte, während der symmetrische Schlüssel mit RSA-2048 gesichert wird. Die Software verschlüsselt nur ausgewählte Dateibereiche, um den Prozess zu beschleunigen. Verschlüsselte Dateien erhalten die Endung .locked und eine Erpressernachricht wird hinterlegt. Sysdig schätzt den finanziellen Schaden einer Verschlüsselung von Modellgewichten und Trainingsdaten auf 75.000 bis 500.000 US-Dollar pro Modell, bedingt durch den Totalverlust monatelanger Trainingsarbeit.
Quelle: www.it-daily.net · Erschienen 22. Juli 2026
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