📄 Description (English)
A flaw was found in Red Hat OpenShift AI (RHOAI) llama-stack-operator. This vulnerability allows unauthorized access to Llama Stack services deployed in other namespaces via direct network requests, because no NetworkPolicy restricts access to the llama-stack service endpoint. As a result, a user in one namespace can access another user’s Llama Stack instance and potentially view or manipulate sensitive data.
🤖 AI Executive Summary
CVE-2025-12805 is a critical namespace isolation bypass in Red Hat OpenShift AI's llama-stack-operator that allows unauthorized cross-namespace access to Llama Stack services. Without NetworkPolicy enforcement, attackers can directly access services in other namespaces, potentially exposing sensitive AI model data and enabling unauthorized manipulation. This vulnerability poses significant risk to multi-tenant Kubernetes environments commonly deployed in Saudi organizations.
📄 Description (Arabic)
🤖 AI Intelligence Analysis Analyzed: Apr 25, 2026 20:21
🇸🇦 Saudi Arabia Impact Assessment
This vulnerability directly impacts Saudi organizations using Red Hat OpenShift AI for AI/ML workloads, particularly in: (1) Banking sector (SAMA-regulated institutions) processing sensitive financial AI models; (2) Government agencies (NCA oversight) running multi-tenant AI platforms; (3) Healthcare organizations managing patient data through AI services; (4) Energy sector (ARAMCO, utilities) deploying predictive analytics; (5) Telecom providers (STC, Mobily) using AI for network optimization. Multi-tenant Kubernetes deployments in Saudi data centers are at highest risk due to namespace isolation assumptions being violated.
🏢 Affected Saudi Sectors
Banking and Financial Services
Government and Public Administration
Healthcare and Medical Services
Energy and Utilities
Telecommunications
Education and Research
Manufacturing and Industrial
🎯 MITRE ATT&CK Techniques
⚖️ Saudi Risk Score (AI)
8.4
/ 10.0
🔧 Remediation Steps (English)
IMMEDIATE ACTIONS:
1. Audit all Red Hat OpenShift AI deployments to identify llama-stack-operator instances and document namespace configurations
2. Implement NetworkPolicy restrictions immediately to deny cross-namespace traffic to llama-stack services
3. Review access logs for unauthorized cross-namespace service access attempts
4. Isolate affected Llama Stack instances if multi-tenant sharing is detected
COMPENSATING CONTROLS (until patch available):
5. Deploy Kubernetes NetworkPolicy with default-deny ingress rules, explicitly allowing only same-namespace traffic to llama-stack endpoints
6. Implement service mesh (Istio/Linkerd) with strict mTLS and authorization policies enforcing namespace boundaries
7. Use RBAC to restrict service account permissions across namespaces
8. Enable Kubernetes audit logging for all cross-namespace API calls
DETECTION RULES:
9. Monitor for DNS queries to llama-stack services from different namespaces
10. Alert on successful TCP connections to llama-stack service ports from external namespaces
11. Track API calls attempting to access llama-stack resources across namespace boundaries
12. Monitor for unusual data exfiltration patterns from AI model endpoints
PATCHING:
13. Subscribe to Red Hat security advisories for llama-stack-operator patches
14. Prepare change management process for immediate deployment once patch is released
🔧 خطوات المعالجة (العربية)
الإجراءات الفورية:
1. تدقيق جميع نشرات Red Hat OpenShift AI لتحديد مثيلات llama-stack-operator وتوثيق تكوينات مساحة الأسماء
2. تنفيذ قيود سياسة الشبكة فوراً لرفض حركة المرور عبر مساحات الأسماء إلى خدمات llama-stack
3. مراجعة سجلات الوصول لمحاولات الوصول غير المصرح به عبر مساحات الأسماء
4. عزل مثيلات Llama Stack المتأثرة إذا تم اكتشاف مشاركة متعددة المستأجرين
الضوابط التعويضية (حتى توفر التصحيح):
5. نشر سياسة شبكة Kubernetes مع قواعد الرفض الافتراضية للدخول، مما يسمح صراحة فقط بحركة المرور من نفس مساحة الأسماء إلى نقاط نهاية llama-stack
6. تنفيذ شبكة الخدمات (Istio/Linkerd) مع mTLS صارم وسياسات التفويض التي تفرض حدود مساحة الأسماء
7. استخدام RBAC لتقييد أذونات حساب الخدمة عبر مساحات الأسماء
8. تفعيل تسجيل تدقيق Kubernetes لجميع استدعاءات API عبر مساحات الأسماء
قواعد الكشف:
9. مراقبة استعلامات DNS إلى خدمات llama-stack من مساحات أسماء مختلفة
10. تنبيه الاتصالات الناجحة بـ TCP إلى منافذ خدمة llama-stack من مساحات أسماء خارجية
11. تتبع استدعاءات API التي تحاول الوصول إلى موارد llama-stack عبر حدود مساحة الأسماء
12. مراقبة أنماط تسرب البيانات غير العادية من نقاط نهاية نموذج الذكاء الاصطناعي
التصحيح:
13. الاشتراك في تنبيهات أمان Red Hat لتصحيحات llama-stack-operator
14. تحضير عملية إدارة التغيير للنشر الفوري بمجرد إصدار التصحيح
📋 Regulatory Compliance Mapping
🟢 NCA ECC 2024
ECC 2024 A.8.1 - Asset Management (Kubernetes cluster inventory)
ECC 2024 A.13.1 - Network Security (Network segmentation and access control)
ECC 2024 A.13.2 - Network Architecture (Namespace isolation enforcement)
ECC 2024 A.14.2 - System Monitoring (Detection of unauthorized access attempts)
🔵 SAMA CSF
SAMA CSF ID.AM-2 - Asset Management (Identify all AI/ML systems)
SAMA CSF PR.AC-3 - Access Control (Enforce least privilege across namespaces)
SAMA CSF PR.DS-2 - Data Security (Protect sensitive AI model data)
SAMA CSF DE.CM-1 - Detection and Analysis (Monitor for cross-namespace access)
🟡 ISO 27001:2022
ISO 27001:2022 A.8.1 - Asset Management
ISO 27001:2022 A.8.3 - Acceptable use of assets
ISO 27001:2022 A.9.1 - Access control policy
ISO 27001:2022 A.13.1 - Network security
ISO 27001:2022 A.13.2 - Network architecture
🟣 PCI DSS v4.0.1
PCI DSS 1.2 - Network segmentation (if processing payment data through AI)
PCI DSS 7.1 - Limit access to cardholder data by business need-to-know
🔗 References & Sources 4