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CVE-2026-22807_Range — # Pädagogische Python-Zielumgebung zur Simulation von CVE-2026-22807, einer RCE in der KI-Lieferkette über TOCTOU beim Laden von Modellen. Enthält verwundbare Bibliothek, PoC-Skript und dynamische Payload-Erzeugung für Sicherheitsforschung und Lehre. | Kitploit
Tools/GitHubGitHub/otakuliu/cve-2026-22807_range
Payload-GenerierungSchwachstellenanalyseExploitationLieferkettensicherheitLernen & BildungKI-Sicherheit
GitHubotakuliu/cve-2026-22807_range

CVE-2026-22807_Range

# Pädagogische Python-Zielumgebung zur Simulation von CVE-2026-22807, einer RCE in der KI-Lieferkette über TOCTOU beim Laden von Modellen. Enthält verwundbare Bibliothek, PoC-Skript und dynamische Payload-Erzeugung für Sicherheitsforschung und Lehre.

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vor 6 MonatenNoch nicht geprüft
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🛡️ CVE-2026-22807 Simulation: AI Supply Chain RCE Target Range

⚠️ Haftungsausschluss / Disclaimer

Dieses Projekt dient ausschließlich Sicherheitsforschungs- und Lehrzwecken und soll das Prinzip von Supply-Chain-Angriffen (Remote Code Execution) beim Laden von KI-Modellen demonstrieren. Verwenden Sie die generierten bösartigen Modelle nicht in Produktionsumgebungen und nutzen Sie dieses Projekt keinesfalls für illegale Angriffe. Die Entwickler übernehmen keine rechtliche Haftung für unsachgemäße Verwendung.

📖 Projektübersicht (Introduction)

Dies ist eine leichtgewichtige Python-Übungsplattform zur Simulation und Reproduktion von CVE-2026-22807 (einer typischen KI-Supply-Chain-Schwachstellenlogik).

Die Plattform demonstriert das TOCTOU-Problem (Time-of-Check to Time-of-Use) beim Laden von Modellen durch KI-Inferenz-Frameworks (wie vLLM, Transformers usw.): Wenn der Loader vor der Prüfung von trust_remote_code=False zur Auflösung der Modellarchitektur (AutoConfig/AutoModel) den vom Benutzer bereitgestellten Python-Code zu früh importiert, kann ein Angreifer die Sicherheitsprüfung umgehen und Remote Code Execution (RCE) erreichen.

Kernfunktionen

  • ❌ Simulierte verwundbare Logik: Reproduziert das fehlerhafte Design „erst Code parsen, dann Berechtigungen prüfen“.
  • 💣 Dynamische Payload-Generierung: Unterstützt die Injektion benutzerdefinierter Systembefehle über Befehlszeilenargumente.
  • 🚀 Null-Abhängigkeiten: Keine Installation von PyTorch oder vLLM erforderlich – nur die Python-Standardbibliothek wird für die Ausführung benötigt.
  • 📂 Dateistruktur (Files)

    DateinameRolleBeschreibung
    vulnerable_lib.py🎯 Ziel (Victim)Simuliert eine verwundbare KI-Modell-Loader-Bibliothek (MiniLLM). Enthält die fehlerhafte Logikreihenfolge.
    poc_dynamic.py🔫 Angreifer (Attacker)Automatisiertes Angriffsskript. Erstellt das bösartige Modellverzeichnis und löst den Ladevorgang aus.
    dynamic_evil_model/📦 Bösartige NutzlastNach der Skriptausführung automatisch generiertes Verzeichnis mit config.json und der mit injiziertem Code versehenen malicious.py.

    🛠️ Schnellstart (Quick Start)

    1. Umgebungsvorbereitung

    Stellen Sie sicher, dass Python 3.x installiert ist. Diese Plattform hat keine Abhängigkeiten von Drittanbieter-Bibliotheken.

    2. Basis-Verifizierung

    Führen Sie das Angriffsskript direkt aus; standardmäßig wird der Befehl whoami ausgeführt.

    root@kitploit:~
    python poc_dynamic.py
    

    Erwartete Ausgabe: Sie sehen in der Konsole den Text PWNED sowie den aktuellen Systembenutzernamen. Danach wirft das Programm die Ausnahme „Remote code not allowed“. Dies beweist, dass die Verteidigung umgangen wurde.

    3. Erweiterte Nutzung (benutzerdefinierte Befehle)

    Sie können jeden beliebigen Systembefehl als Argument an das Skript übergeben, um eine spezifische „Bombe“ zu generieren.

    Windows-Beispiel (Taschenrechner öffnen):

    root@kitploit:~
    python poc_dynamic.py calc
    

    Linux/Mac-Beispiel (Datei anzeigen):

    root@kitploit:~
    python poc_dynamic.py cat /etc/passwd
    

    🔍 Analyse des Schwachstellenprinzips (Technical Analysis)

    Logikfluss der Schwachstelle

    Diese Plattform reproduziert den folgenden gefährlichen Ablauf:

    1. Konfiguration laden: Der Loader liest config.json.
    2. Architektur auflösen (Schwachstelle): Der Loader findet das Feld auto_map und importiert zur Bestätigung der Modellklasse direkt die Ziel-Python-Datei über importlib.
    3. Codeausführung (Exploit): Aufgrund des Python-import-Mechanismus wird das os.system() auf oberster Ebene der bösartigen Datei sofort ausgeführt.
    4. Sicherheitsprüfung (Bypass): Erst nach Abschluss der Codeausführung prüft der Loader trust_remote_code. Obwohl er dann eingreift und einen Fehler ausgibt, ist der Angriff bereits abgeschlossen.

    Vergleich des Kerncodes

    ❌ Verwundbarer Code (vulnerable_lib.py):

    root@kitploit:~
    # 1. Zuerst Code-Laden auslösen (RCE passiert hier)
    self._resolve_model_class() 
    
    # 2. Danach Sicherheitsprüfung (zu spät)
    if not self.trust_remote_code:
        raise RuntimeError("Aborted!")
    

    ✅ Lösung:

    root@kitploit:~
    # 1. Zuerst Sicherheitsprüfung durchführen
    if not self.trust_remote_code and self._needs_remote_code():
        raise RuntimeError("Aborted!")
    
    # 2. Code erst nach bestandener Prüfung laden
    self._resolve_model_class()
    
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