Near AI confirma brecha de seguridad: 100 usuarios y 18 agentes afectados

Una vulnerabilidad en SGLang abre la puerta a la infraestructura de Near AI

Según el informe oficial sobre incidentes de seguridad de Near AI publicado el lunes 9 de noviembre, un tercero no autorizado aprovechó una vulnerabilidad de ejecución remota de código (RCE) en SGLang, un motor de código abierto utilizado para procesar cargas de trabajo de inteligencia artificial. La falla permitió la ejecución de código en un servidor de inferencia, lo que proporcionó un punto de entrada a otros sistemas internos.

Desde allí, el intruso accedió a la infraestructura asociada al servicio «Private Chat» de Near AI, ya en desuso, y descargó información de las cuentas de aproximadamente 100 usuarios. Los registros sustraídos incluían nombres y direcciones de correo electrónico, mientras que en algunas cuentas también se revelaron los planes de suscripción y la información sobre el saldo.

La intrusión se extendió más allá de los registros de los clientes. Los investigadores confirmaron el acceso no autorizado a 18 agentes que operaban en una implementación heredada de Near AI Agents fuera del entorno de ejecución de confianza (TEE) de la empresa. La información recuperada incluía historiales de chat, ajustes de configuración y registros operativos.

A través de esos registros, también quedaron expuestas las claves de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de dos clientes de Near AI Cloud. Desde entonces, se han revocado ambas credenciales. Es importante destacar que Near AI informó de que no había encontrado indicios de que se hubiera accedido a las conversaciones almacenadas en «Private Chat» ni a los archivos subidos. Sin embargo, la empresa reconoció que las solicitudes procesadas en el servidor comprometido el 8 de noviembre podrían haber sido observadas, incluidas las solicitudes que se ejecutaban en modo confidencial. Esta revelación distingue entre el robo de datos confirmado y la posible exposición de información durante el procesamiento. Near AI no cuantificó cuántas solicitudes confidenciales podrían haber sido observadas.

¿Por qué la computación confidencial no evitó la filtración?

Quizás la revelación más trascendental del incidente se refiera a las limitaciones de la computación confidencial, una tecnología diseñada para proteger la información sensible mediante entornos de ejecución aislados por hardware. Near AI explicó que estas protecciones no pueden defenderse automáticamente contra las vulnerabilidades existentes en las aplicaciones que se ejecutan dentro de dichos entornos. «La computación confidencial protege los datos frente al operador y al host. No protege contra una vulnerabilidad en el software que se ejecuta dentro del entorno, y eso es lo que ocurrió en este caso», reconoció la empresa. En la práctica, el atacante aprovechó el propio software de inferencia, en lugar de tener que burlar los mecanismos de aislamiento del hardware. Una vez que el código malicioso se ejecutó dentro del servidor afectado, las solicitudes que se estaban procesando quedaron potencialmente accesibles.

Esta distinción es importante porque la computación confidencial tiene por objeto restringir el acceso de los operadores de la infraestructura y de los hosts subyacentes. No garantiza que el software que maneja información sensible esté libre de defectos explotables. Near AI afirmó que su análisis de seguridad examinaría ahora el software de inferencia y los servicios relacionados con el mismo rigor que se aplica a los entornos informáticos protegidos.

Near AI restablece los servicios en la nube tras la respuesta de seguridad

Tras la detección, Near AI revocó las sesiones activas y las credenciales administrativas, sustituyó los tokens de los agentes y desactivó el «Private Chat». Los ingenieros implementaron una corrección para la vulnerabilidad de SGLang en todos los servidores de inferencia y completaron rotaciones adicionales de credenciales.

La empresa también informó de que había completado una revisión forense, notificado a los usuarios afectados y contactado individualmente con los propietarios de los 18 agentes de IA comprometidos. Near AI confirmó que se había restablecido el acceso a los servicios en la nube tras la contención y la corrección. La vulnerabilidad se notificó además al proyecto SGLang.

Los clientes afectados recibieron instrucciones a través de security@near.ai, mientras que la empresa advirtió a los usuarios sobre las comunicaciones no solicitadas que hicieran referencia a la información de las cuentas o a los saldos. Se enviarán notificaciones a las autoridades reguladoras cuando así lo exija la ley. Según se ha informado, el incidente no afectó al propio Near Protocol ni a otros servicios del ecosistema en general.

No obstante, la brecha plantea una pregunta incómoda para los proveedores de infraestructura de IA confidencial: ¿hasta qué punto es privada la computación protegida cuando el software que procesa las solicitudes sigue siendo vulnerable? El aislamiento por hardware ofrece una importante barrera de seguridad, pero el incidente de Near AI demuestra que la confidencialidad depende, en última instancia, de la integridad de las aplicaciones que operan en su interior.

La filtración de Near AI se produce además en medio de una extraordinaria sucesión de incidentes de seguridad documentados por Bitcoin.com News en los últimos meses. Desde el asombroso hackeo de Binance, por valor de 6.3 mil millones de dólares, el 29 de octubre, y la supuesta filtración de la cartera de Bitget, por valor de 387,5 millones de dólares, hasta la vulnerabilidad de Liquid Network que afectó a casi 600 BTC, los atacantes han puesto de manifiesto en repetidas ocasiones las debilidades del sector de los activos digitales.

Los incidentes de seguridad que han afectado a Ledger, Safepal, Trezor, Keystone, Chainalysis, Gnosis Pay, Keplr-Web3Auth y Crédit Mutuel Arkéa han ampliado aún más las preocupaciones, mientras que las vulnerabilidades de iOS recientemente reveladas amenazan los datos confidenciales de las aplicaciones. En conjunto, estos episodios revelan una realidad cada vez más inquietante: los retos de seguridad del sector van mucho más allá del robo de criptomonedas, y se adentran profundamente en los registros de los clientes, las dependencias de software, los sistemas de autenticación y la infraestructura encargada de proteger los activos digitales.