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CVE-2024-5452 — Análisis técnico detallado de CVE-2024-5452, una vulnerabilidad de ejecución remota de código en PyTorch Lightning mediante la contaminación de la propiedad delta de DeepDiff, con prueba de concepto y guía de mitigación. | Kitploit
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GitHubskrkcb2/cve-2024-5452

CVE-2024-5452

Análisis técnico detallado de CVE-2024-5452, una vulnerabilidad de ejecución remota de código en PyTorch Lightning mediante la contaminación de la propiedad delta de DeepDiff, con prueba de concepto y guía de mitigación.

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18hace 1 añoAún no revisado

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CVE-2024-5452

01. Descripción general de RCE y pytorch-lightning

  • 1) Descripción general de RCE y pytorch-lightning

    RCE (Remote Code Execution, ejecución remota de código) es una vulnerabilidad que permite a un atacante ejecutar código arbitrario de forma remota dentro de un sistema o aplicación, y corresponde a CWE-94: Improper Control of Generation of Code ('Code Injection').

    PyTorch Lightning es una librería que facilita la gestión del entrenamiento de modelos de deep learning basados en PyTorch, y DeepDiff es una librería que compara dos objetos de Python para analizar sus diferencias.

    CVE-2024-5452 es una vulnerabilidad que, en las funciones de la aplicación web relacionadas con los pesos de los modelos de IA de Lightning, al utilizar DeepDiff y Lightning, provoca una RCE durante la deserialización mediante la validación deficiente de cabeceras de DeepDiff y la contaminación de atributos delta.

    Por ello, examinaremos el flujo de código que genera la vulnerabilidad que permite a un atacante inyectar objetos arbitrarios o ejecutar código remoto (RCE), y buscaremos medidas de mitigación.

02. Análisis de la vulnerabilidad de deserialización en el entorno de pytorch-lightning

  • 2.1 Análisis del ataque mediante la contaminación de Delta en DeepDiff

    En pytorch-lightning, se puede atacar contaminando las propiedades de delta enviadas al endpoint /api/v1/delta de DeepDiff en el código fuente de la aplicación web.
    A través de un ejemplo, veremos cómo la contaminación de las propiedades dunder de delta provoca una vulnerabilidad de deserialización de objetos.

    1) Flujo del ataque mediante la contaminación de Delta en DeepDiff

    La primera solicitud consiste en: ejemplo de ataque del cliente, configuración de la contaminación -> validación deficiente de cabeceras en /api/v1/delta de DeepDiff -> guardado de estado mediante la configuración de la contaminación.

    descripción de la imagen

    [Figura 1] POC - Ataque al endpoint

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    [Figura 2] POC - Inyección de vulnerabilidad / Contenido completo de la configuración de contaminación

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    [Figura 3] lightning/api/core/api.py / Parte de la lógica de validación deficiente de cabeceras

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    [Figura 4] lightning/api/core/app.py / Sección de configuración

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    [Figura 5] lightning/api/core/app.py / Sección de guardado de configuración

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