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2026-08-19
El motor sobre el que corre buena parte del entrenamiento de IA está siendo explotado, y Washington dio tres días a sus organismos
El 17 de agosto la agencia estadounidense de ciberseguridad CISA añadió CVE-2025-62593 a su catálogo de vulnerabilidades bajo ataque activo. El fallo está en Ray, el motor de cómputo distribuido de código abierto sobre el que corre una parte considerable del entrenamiento y la inferencia de aprendizaje automático en producción. Su puntuación es 9,4 sobre 10. La vía de ataque es inusualmente indirecta: Ray intentaba bloquear las peticiones originadas en un navegador comprobando que la cabecera User-Agent empezara por 'Mozilla', una comprobación que un atacante satisface sin esfuerzo; al combinarla con una técnica de DNS rebinding, una página web maliciosa —o un anuncio malicioso— puede ejecutar código en la máquina de cualquiera que navegue con Firefox o Safari mientras Ray está en marcha. Los organismos civiles federales tienen hasta el 20 de agosto para corregirlo: tres días, el plazo más corto disponible bajo la Directiva Operativa Vinculante 26-04, reservado a activos accesibles públicamente en los que un ataque exitoso entrega la máquina entera. El fallo se divulgó en noviembre de 2025 y los investigadores de BitSight descubrieron después que la botnet RondoDox ya lo utilizaba dos días antes de esa divulgación. Los mantenedores de Ray discrepan del planteamiento: su documentación indica que Ray no está pensado para funcionar fuera de una red estrictamente controlada, y la autenticación por token existe desde la versión 2.52.0.
Por qué importaEs una discusión que la construcción de infraestructura de IA venía aplazando. Ray se diseñó como herramienta de clúster interno, dando por supuesto que quien lo ejecute lo pondrá detrás de un cortafuegos, y durante años ese supuesto se sostuvo, porque solo un puñado de laboratorios operaba clústeres grandes. Hoy cualquier empresa con presupuesto de GPU tiene uno, montado a menudo por un equipo de ciencia de datos y no de infraestructura, y el número de paneles de Ray alcanzables desde internet abierto es justamente lo que nadie mide. Llamarlo vulnerabilidad o error de despliegue decide de quién es la responsabilidad de arreglarlo, y por eso los mantenedores y el gobierno pueden describir el mismo hecho de forma tan distinta. Un plazo de tres días indica cómo ha resuelto la cuestión el gobierno estadounidense para sus propios sistemas. Si su empresa entrena modelos, la pregunta de hoy es quién se ocupa del panel del clúster y si está expuesto.
✓ Verificado · 4 fuentes
▶ Vídeo relacionado: Why Ray Became a Distributed Computing Engine for Modern AI
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