IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2025-33176 CVSS 6.2 中危

CVE-2025-33176 NVIDIA RunAI 通信渠道限制不当漏洞

披露日期: 2025-11-04

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-33176
漏洞类型
通信渠道限制不当
CVSS评分
6.2 中危
攻击向量
邻接 (AV:A)
认证要求
低权限 (PR:L)
用户交互
需要交互 (UI:R)
影响产品
NVIDIA RunAI (所有平台)

相关标签

NVIDIARunAI通信渠道限制不当邻接网络攻击权限提升信息泄露数据篡改中危漏洞CVE-2025-33176

漏洞概述

CVE-2025-33176是NVIDIA RunAI产品中的一个中危安全漏洞,CVSS评分6.2。该漏洞属于通信渠道限制不当(Improper Restriction of Communication Channels)类型,存在于NVIDIA RunAI的所有平台版本中。攻击者可以通过邻接网络发起攻击,利用该漏洞可能实现权限提升、数据篡改和信息泄露等危害。由于该漏洞需要低权限用户交互才能触发,且攻击向量为邻接网络,因此主要威胁场景集中在内网环境。攻击者需要处于与目标系统相邻的网络位置,并通过某种形式的用户交互才能成功利用此漏洞。成功利用后,攻击者可能获取未经授权的访问权限,篡改系统数据或窃取敏感信息,对企业数据安全和系统完整性构成严重风险。

技术细节

该漏洞的根本原因在于NVIDIA RunAI对通信渠道的访问控制机制存在缺陷。在邻接网络环境中,攻击者可以利用网络层面的访问权限,通过构造特定的通信请求来绕过原有的访问限制。由于系统未能正确验证和限制跨网络域的通信通道,攻击者能够在相邻网络中获得额外的访问能力。具体利用过程涉及攻击者首先接入与目标系统相邻的网络,然后通过精心构造的请求触发系统通信渠道的不当开放,进而实现权限提升或数据访问。漏洞的触发需要用户交互配合,表明存在一定程度的社会工程攻击元素。攻击者可能通过诱导合法用户在受影响系统上执行特定操作,从而间接利用此漏洞。由于机密性和完整性影响均被评估为高,而可用性无影响,这暗示漏洞主要威胁数据的保密性和完整性,而非系统可用性。

攻击链分析

STEP 1
步骤1:网络侦察
攻击者接入与NVIDIA RunAI系统相邻的网络,通过网络扫描识别RunAI服务的可用端点和通信端口
STEP 2
步骤2:权限获取
攻击者获取系统上的低权限用户账户,该账户具有基本的网络访问和用户交互能力
STEP 3
步骤3:社会工程攻击
攻击者通过钓鱼或其他社会工程手段诱导低权限用户在RunAI系统上执行特定操作,触发漏洞利用条件
STEP 4
步骤4:通信渠道绕过
利用系统对邻接网络通信渠道的验证缺陷,构造恶意请求绕过原有的访问控制限制
STEP 5
步骤5:权限提升
成功利用漏洞后,攻击者获得超出其原有权限的访问能力,可能包括管理员级别权限
STEP 6
步骤6:数据窃取或篡改
利用提升后的权限访问敏感数据、执行数据篡改或进行进一步的内网横向移动

PoC / 利用代码

⚠️ 仅供安全研究
以下代码仅用于安全研究和授权测试,未经授权使用属于违法行为。
PoC
# CVE-2025-33176 PoC Concept (Conceptual Proof of Concept) # This is a conceptual demonstration - actual exploitation requires specific environment setup # Reference: NVIDIA Security Bulletin https://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/5719 import requests import json class CVE202533176_Exploit: def __init__(self, target_ip, adjacent_network_interface): self.target_ip = target_ip self.interface = adjacent_network_interface self.session = requests.Session() def check_vulnerability(self): """ Check if target is vulnerable to CVE-2025-33176 Requires adjacent network access and low-privilege user interaction """ print(f"[*] Checking vulnerability on {self.target_ip}") print(f"[*] Using adjacent network interface: {self.interface}") # Note: Actual exploit requires specific RunAI API endpoints # This is a conceptual PoC structure try: # Step 1: Identify RunAI service endpoints endpoints = self._discover_endpoints() # Step 2: Craft malicious communication channel request payload = self._craft_exploit_payload() # Step 3: Bypass communication channel restrictions response = self._send_exploit_request(endpoints, payload) # Step 4: Verify privilege escalation or data access if self._verify_exploit_success(response): print("[+] Vulnerability confirmed - exploitation successful") return True else: print("[-] Exploitation failed or target not vulnerable") return False except Exception as e: print(f"[-] Error during exploitation: {str(e)}") return False def _discover_endpoints(self): """Discover RunAI API endpoints on adjacent network""" # Placeholder for endpoint discovery logic return [] def _craft_exploit_payload(self): """Craft payload to exploit communication channel restriction""" return {"action": "channel_bypass", "method": "adjacent_network_exploit"} def _send_exploit_request(self, endpoints, payload): """Send exploit request to target""" return None def _verify_exploit_success(self, response): """Verify if exploitation was successful""" return False if __name__ == "__main__": # Configuration - Replace with actual target information target = "192.168.1.100" # RunAI server IP interface = "eth0" # Adjacent network interface exploit = CVE202533176_Exploit(target, interface) exploit.check_vulnerability()

影响范围

NVIDIA RunAI 所有平台版本(具体版本需参考官方安全公告)

防御指南

临时缓解措施
在官方补丁发布之前,建议采取以下临时缓解措施:1) 严格限制对RunAI系统的网络访问,确保只有授权用户能够从可信网络区域访问;2) 启用网络访问控制列表(ACL),阻止来自邻接网络的未授权访问尝试;3) 监控和审计RunAI系统的所有通信活动,及时发现异常行为;4) 限制低权限用户的系统访问范围,减少攻击面;5) 加强对用户的社会工程攻击防范意识培训;6) 考虑在RunAI系统前部署额外的访问控制网关或防火墙;7) 定期备份关键数据,确保在发生安全事件时能够快速恢复。

参考链接

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