Skip to content
KitploitKITPLOIT
HerramientasBlog
Enviar
HerramientasBlog
Enviar

¡Herramientas de Hacking, PenTest y Ciberseguridad para tu Arsenal de Seguridad!

Kitploit es un directorio de herramientas de hacking, ciberseguridad y pentesting. Descubre las últimas actualizaciones de proyectos para encontrar vulnerabilidades, analizar sistemas, automatizar pruebas y fortalecer tu seguridad.

··Feeds·Contacto·Privacidad·© 2026 Kitploit

Directorio de Herramientas

Categorías

Ver todas las categorías
Loading categories
CVE-2026-23001-Hugging-Face-Transformers-Model-Deserialization-Arbitrary-Code-via-Pickle- — Prueba de concepto para CVE-2026-23001: demuestra RCE mediante deserialización insegura de pickle en Hugging Face Transformers mediante la creación de un modelo malicioso que ejecuta código al cargarse con torch.load(). | Kitploit
Herramientas/GitHubGitHub/george0papasotiriou/cve-2026-23001-hugging-face-transformers-model-deserialization-arbitrary-code-via-pickle-
Generación de PayloadsExplotaciónSeguridad de Cadena de SuministroSeguridad de IA
GitHubgeorge0papasotiriou/cve-2026-23001-hugging-face-transformers-model-deserialization-arbitrary-code-via-pickle-

CVE-2026-23001-Hugging-Face-Transformers-Model-Deserialization-Arbitrary-Code-via-Pickle-

Prueba de concepto para CVE-2026-23001: demuestra RCE mediante deserialización insegura de pickle en Hugging Face Transformers mediante la creación de un modelo malicioso que ejecuta código al cargarse con torch.load().

Ver Repositorio

Más Populares

Ver todos →

Descubre las herramientas más usadas por nuestra comunidad.

Explora todas las herramientas

Explora nuestra colección de herramientas

Ver todas las herramientas →
Compartir
hace 15 díasAún no revisado

CVE-2026-23001 – RCE por deserialización de modelos Hugging Face Transformers

Severity: Critical

Resumen

Los modelos de Hugging Face guardados con torch.save() utilizan la serialización pickle de Python, que es inherentemente insegura. Si un usuario descarga un modelo aparentemente legítimo de un repositorio, cargarlo puede desencadenar una ejecución arbitraria de código, comprometiendo todo el entorno.

Detalles de la vulnerabilidad

  • Tipo: Deserialización insegura
  • Impacto: Ejecución remota de código
  • Causa raíz: torch.load() no aísla la deserialización pickle; los atacantes pueden inyectar un método __reduce__ que ejecuta comandos de shell.

Demostración del exploit

  1. Genere un modelo malicioso:
    root@kitploit:~
    pip install torch
    python malicious_model_card.py
    
  2. Simule que la víctima carga el modelo:
    root@kitploit:~
    python exploit_hf_pickle.py
    

El archivo /tmp/hf_pwned aparece, lo que demuestra la ejecución de código.

Descargar herramienta