IBM（国际商业机器公司）旗下人工智能开发平台 Watsonx 被曝出一系列高危安全漏洞，攻击者可利用这些漏洞绕过访问控制机制，非法获取平台内存储的敏感数据（包括用户凭证、业务文档）及训练中的 AI 模型。安全研究机构 Palo Alto Networks 的 Unit 42 团队于 2025 年 8 月 27 日披露了相关漏洞细节，IBM 已在 8 月底发布的紧急补丁中修复了这些问题。
Watsonx 作为 IBM 主推的企业级 AI 开发与部署平台，集成了大语言模型训练、数据管理、AI 应用开发等核心功能，广泛应用于金融、医疗、制造等行业。此次曝光的漏洞涉及平台访问控制、API 权限校验、数据脱敏三大模块，若未及时修复，可能导致企业用户的 AI 训练数据泄露、模型被窃取，甚至引发业务系统被间接入侵的连锁风险。
Unit 42 团队共发现 4 个关键漏洞（编号分别为 CVE-2025-45789、CVE-2025-45790、CVE-2025-45791、CVE-2025-45792），这些漏洞可被串联形成完整攻击链，无需高权限即可实现越权访问。
Watsonx 平台的 “模型注册表” API 存在权限校验缺失问题。攻击者只需构造特殊的 HTTP 请求头（如添加X-Watsonx-Override: true参数），即可绕过 “仅允许平台管理员访问” 的限制，读取其他企业用户上传的 AI 模型元数据（包括模型架构、训练数据集路径、部署记录），甚至下载未公开的模型权重文件。
平台的分布式数据存储模块（基于 IBM Cloud Object Storage）未正确隔离不同租户的资源。攻击者通过修改请求中的 “租户 ID”（Tenant ID）参数，可访问其他企业用户的训练数据集（如医疗行业的患者病历脱敏数据、金融行业的交易记录样本），且支持通过批量遍历 ID 的方式批量窃取数据。
Watsonx 的 “集成管理” 功能在对接第三方服务（如 GitHub、AWS S3）时，会将用户配置的 API 密钥、访问令牌以 Base64 编码形式存储在前端本地存储（LocalStorage）中，且未设置过期时间。攻击者若通过钓鱼或终端攻击获取目标用户的浏览器数据，可直接解码获取这些凭证，进一步入侵关联的第三方服务。
平台的 AI 训练任务日志未进行敏感信息脱敏处理，日志中包含训练数据的原始片段（如用户输入的 prompt 示例、模型输出的敏感内容）及服务器内部 IP、端口等配置信息。攻击者可通过访问公开的日志查询接口（未做权限校验），获取这些信息用于后续精准攻击。
此次漏洞影响 Watsonx 平台的所有核心组件，包括 Watsonx.ai（模型开发）、Watsonx.data（数据管理）、Watsonx.governance（AI 治理），受影响的版本为 2024 年 10 月至 2025 年 8 月期间发布的所有更新版本（版本号 2.1.0 至 3.0.2）。
从实际攻击场景来看，漏洞可能导致三类严重风险：
- AI 资产泄露：企业投入大量资源训练的专有模型（如金融风控模型、医疗诊断模型）可能被竞争对手窃取，造成商业利益损失；
- 敏感数据曝光：训练数据中若包含未脱敏的个人信息（如身份证号、病历），可能违反《通用数据保护条例》（GDPR）、《个人信息保护法》等法规，引发合规风险；
- 供应链攻击跳板：通过窃取的第三方服务凭证，攻击者可入侵企业的内部系统（如代码仓库、云存储），形成跨平台的供应链攻击。
IBM 已在 2025 年 8 月 29 日发布的安全更新（版本 3.0.3）中修复了上述所有漏洞，Watsonx 企业用户需通过以下方式完成修复：
- 强制更新平台版本：登录 Watsonx 管理控制台，进入 “系统设置 – 更新中心”，手动触发版本升级（升级过程不影响正在运行的 AI 任务，但建议在非业务高峰时段操作）；
- 轮换敏感凭证：更新完成后，立即重置平台管理员密码、第三方服务 API 密钥及访问令牌，避免已泄露的凭证被滥用；
- 检查数据访问日志：通过 Watsonx 的 “安全审计” 功能，排查 2025 年 1 月至 8 月期间是否存在异常的模型 / 数据访问记录（重点关注非授权 IP 地址发起的请求）。
此外，安全研究人员建议企业用户额外采取以下防御措施：
- 为 Watsonx 平台配置 IP 白名单，仅允许内部办公网络或可信 IP 访问核心功能；
- 对上传的训练数据进行双重脱敏（静态脱敏 + 动态脱敏），避免原始敏感信息进入平台；
- 定期（建议每月）通过 IBM 官方提供的 “漏洞扫描工具”（Watsonx Security Scanner）检测潜在安全风险。
此次漏洞由 Unit 42 团队通过 IBM 的 “漏洞赏金计划”（IBM Vulnerability Reward Program）上报，双方遵循 “负责任披露原则”，在补丁发布后才公开细节，为企业用户预留了修复时间。这一案例也凸显了企业级 AI 平台的安全挑战 —— 随着 AI 技术在关键业务中的应用深化，平台的 “安全设计” 需与 “功能创新” 同步推进，避免因权限校验、数据隔离等基础安全机制缺失，引发系统性风险。
IBM 在官方声明中表示，未来将加强 Watsonx 平台的 “安全左移”（Security by Design）理念，在新功能开发阶段引入自动化安全测试，并计划每季度发布 “AI 平台安全报告”，公开已知风险与防御建议。
（数据来源：Palo Alto Networks Unit 42、IBM 安全响应中心）
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