Sysdig araştırmacıları, daha önce JADEPUFFER olarak tanımlanan bir operatörün, Langflow sunucularına yönelik saldırılarını sürdürdüğünü bildirdi. Bu saldırılarda, yapay zeka (YZ) model ağırlıklarını, vektör indekslerini ve eğitim veri kümelerini hedef alan yeni bir Go tabanlı fidye yazılımı olan ENCFORGE kullanılıyor. Saldırının başlangıç noktası, Langflow'un 1.3.0 öncesi sürümlerindeki kimlik doğrulama gerektirmeyen bir uzaktan kod çalıştırma (RCE) güvenlik açığı (CVE-2025-3248).

ENCFORGE, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face SafeTensors gibi popüler YZ formatlarındaki dosyaları şifrelemek üzere özel olarak tasarlanmış. AES-256-CTR şifrelemesi kullanan yazılım, dosyaların tamamı yerine belirli bölgelerini şifreleyerek hız kazanıyor ve şifrelenen dosyalara ".locked" uzantısını ekliyor. Fidye yazılımı, çalışmasını tamamladıktan sonra kendini siliyor ve veri sızdırma yeteneği bulunmuyor; tek amacı şifrelenen veriler üzerinden fidye talep etmek.

Saldırganlar, Langflow'daki RCE açığını kullanarak Docker soketine erişim sağlamış ve buradan ana sisteme sızarak ENCFORGE'u dağıtmış. Bu, operatörün engeller karşısında adaptasyon yeteneğini gösteriyor. YZ modellerinin şifrelenmesi, bulut GPU hesaplama ve mühendislik süresi açısından model başına 75.000 ila 500.000 dolar arasında maliyetlere yol açabilir. Eğitim verilerinin de şifrelenmesi durumunda, yeniden eğitim süreci başlamadan önce verilerin yeniden oluşturulması gerekiyor.

Bu tür saldırılardan korunmak için Langflow'un güncel ve yamalı sürümlerine (en az 1.9.1) yükseltilmesi büyük önem taşıyor. Ayrıca, YZ sağlayıcı anahtarları ve bulut kimlik bilgileri gibi hassas verilerin düzenli olarak değiştirilmesi, Docker soket erişiminin kısıtlanması ve YZ model ağırlıkları ile eğitim veri kümelerinin çevrimdışı veya değişmez yedeklerinin alınması tavsiye ediliyor.