Nvidia发布Triton推论服务器（Inference Server）与Python后端25.07版本安全更新，修补由安全公司Wiz披露的一组高风险漏洞，包括CVE-2025-23319、CVE-2025-23320和CVE-2025-23334，该攻击链允许未经验证的远程攻击者，通过特定攻击流程取得服务器的远程程序代码执行权限，可能导致人工智能模型遭窃、模型推论结果被篡改，甚至成为渗透企业网络的跳板。
Wiz研究人员指出，这条攻击链始于Triton核心组件，也就是其Python后端的错误处理机制漏洞。当服务器接收到特别设计且数据量庞大的远程请求时，回传的错误消息会意外暴露行程间通信（IPC）共享内存的唯一名称。这项资讯原本应属私有，一旦外流便能被用作进一步攻击的切入点。
Triton为提升模型推论性能，提供用户通过共享内存交换张量数据的API，降低网络传输延迟，不过，该API缺乏检查机制，未验证内存键值是否属于合法的用户区域，让攻击者有机会借由先前获得的内部内存名称，将API导向Python后端的内部内存区域，进一步取得对该区域的任意读写权限。
在具备读写能力后，攻击者可修改内部数据结构或操控IPC消息队列，诱发非预期行为，最终完成远程程序代码执行。由于整个过程可在无需身份验证的情况下，通过合法API完成，因此对外网络可访问的Triton执行实例风险更是严重。
Triton推论服务器广泛应用于云计算、数据中心及边缘运算环境，支持PyTorch、TensorFlow等多种主流人工智能框架。一旦遭入侵，除昂贵且具商业价值的人工智能模型可能被窃取，与模型互动的用户数据、金融资讯或其他敏感内容也可能外流。此外，攻击者可操控模型推论结果，或利用受控的人工智能服务器进一步入侵企业内部系统。
Nvidia已发布安全公告与修补程序，建议所有Triton用户立即更新至25.07版本，并同步升级Python后端。IT人员应全面检查环境中，是否存在仍对外开放的旧版本执行实例，并依Nvidia安全建议限制共享内存与相关界面的访问权限，以降低被利用的可能性。
