SGLang漏洞致NEAR AI遭入侵 18个Agent与近百用户数据泄露

近日，基于NEAR协议的去中心化AI基础设施项目NEAR AI遭遇网络攻击，根源在于其依赖的开源推理引擎SGLang存在远程代码执行（RCE）漏洞。攻击者利用该漏洞获取服务器端执行权限，继而横向渗透至部署在可信执行环境（TEE）中的AI推理模块，成功绕过TEE隔离机制，窃取18个AI Agent的完整配置文件、部分用户OAuth令牌、加密密钥片段及私有数据，影响范围涉及近百名注册用户。事件发生于上周日，技术路径清晰：漏洞触发→权限提升→TEE绕过→数据窃取。尽管TEE设计旨在保障敏感计算安全，但实际部署中因运行时权限配置疏漏或侧信道风险，仍可被突破。SGLang由斯坦福大学主导开发，侧重性能与易用性，安全加固非优先项；项目方已于数小时内发布紧急补丁v0.3.2，但因多数用户未建立自动化更新机制，风险窗口仍存。此次事件暴露AI基础设施三大隐患：安全左移缺失、TEE过度信任、Agent权限粒度过粗。NEAR基金会已暂停所有公共Agent部署服务，向受影响用户发送通知要求重置密钥并启用双重验证，并计划引入运行时完整性监控与Agent沙箱隔离机制。行业观察指出，随着AI Agent走向生产级应用，其安全边界持续扩展，底层软件栈漏洞正成为新型攻击入口，需加强开源组件审计与纵深防御体系建设。