Los investigadores de Sysdig informaron que el operador previamente identificado como JADEPUFFER continúa llevando a cabo ataques contra servidores Langflow. En estos ataques, se está utilizando un nuevo ransomware basado en Go llamado ENCFORGE, diseñado específicamente para cifrar pesos de modelos de inteligencia artificial (IA), índices vectoriales y conjuntos de datos de entrenamiento. El punto de partida del ataque es una vulnerabilidad de ejecución remota de código (RCE) sin autenticación en versiones anteriores a Langflow 1.3.0 (CVE-2025-3248).
ENCFORGE está diseñado para cifrar archivos en formatos populares de IA, como PyTorch, TensorFlow y Hugging Face SafeTensors. Utilizando cifrado AES-256-CTR, el software cifra solo ciertas regiones de los archivos en lugar de todo el contenido, lo que aumenta la velocidad de cifrado, y agrega la extensión ".locked" a los archivos cifrados. Tras completar su tarea, el ransomware se elimina a sí mismo y no posee capacidad de exfiltración de datos; su único objetivo es exigir un rescate por los archivos cifrados.
Los atacantes aprovechan la vulnerabilidad RCE en Langflow para obtener acceso al socket de Docker, desde donde se infiltran en el sistema anfitrión y distribuyen ENCFORGE. Esto demuestra la capacidad de adaptación del operador frente a las defensas. El cifrado de modelos de IA puede generar costos entre 75.000 y 500.000 dólares por modelo, debido al cálculo en GPU en la nube y al tiempo de ingeniería invertido. Si también se cifran los datos de entrenamiento, se requiere reconstruirlos antes de poder iniciar un nuevo proceso de entrenamiento.
Para protegerse contra este tipo de ataques, es fundamental actualizar Langflow a versiones actualizadas y parcheadas (al menos la 1.9.1). Además, se recomienda cambiar regularmente las claves de proveedores de IA y credenciales en la nube, restringir el acceso al socket de Docker, y realizar copias de seguridad fuera de línea o inmutables de los pesos de los modelos de IA y los conjuntos de datos de entrenamiento.