CVE-2025-32434: PyTorch RCE脆弱性 - PoC

CVE-2025-32434とは？

CVE-2025-32434は、深層学習やニューラルネットワークで広く使用されるPythonライブラリPyTorchにおける、重大なリモートコード実行（RCE）脆弱性です。

中心的な問題

この脆弱性は、torch.load()関数に存在し、安全とされるweights_only=Trueパラメータを使用した場合でも発生します。weights_only=Trueオプションは、読み込みをモデルパラメータのみに制限することでコード実行を防ぐために設計されました。しかし、研究者はこの保護を回避する方法を発見しました。

影響を受けるバージョン

深刻度

• CVSSスコア: 10点中9.8点（重大）
• 発見者: Ji'an Zhou（Black Hat USA 2025で発表）
• 影響: 認証されていない攻撃者が、悪意のあるモデルを読み込むことで任意のコードを実行可能
• ユーザー操作: 不要

技術的影響

認証されていない攻撃者は、被害者が読み込むと任意のコードを実行する悪意のあるモデルファイルを作成できます。この攻撃はユーザー操作を必要とせず、システム全体の侵害につながる可能性があります。この脆弱性は、PyTorchがPythonのpickleシリアライゼーションをどのように使用するかを悪用し、攻撃者がモデルファイルに悪意のあるコードを埋め込むことを可能にします。

危険性

この脆弱性は、多くの開発者がセキュリティ対策としてweights_only=Trueに依存しているにもかかわらず、「安全」なオプションでも不十分であることを証明しているため、特に危険です。

PoCの動作方法

提供されているfull.pyスクリプトは、読み込まれるとファイルシステムに書き込みを行う悪意のあるPyTorchモデルを作成する方法を示しています。

攻撃の流れ

1. ペイロード作成: スクリプトはリバースシェルペイロードを含むcronエントリを生成します
2. ASCII変換: ペイロード文字列をASCIIコードのリストに変換します
3. メモリマッピング: torch.from_file()を使用して、ターゲットのcronファイルを指すメモリマップドテンソルを作成します
4. データ書き込み: ASCII値をメモリマップド領域にコピーし、実質的にファイルに書き込みます
5. モデルシリアライゼーション: 操作をTorchScriptモデルとして保存します
6. 実行: 読み込まれて実行されると、モデルはペイロードをターゲットファイルに書き込みます

コード例

# メモリマップドファイル書き込み
t = torch.from_file("/etc/cron.d/rev", 
                    shared=True, 
                    size=len(asciis), 
                    dtype=torch.uint8)
msg = torch.tensor(asciis, dtype=torch.uint8)
t.copy_(msg)  # /etc/cron.d/revに書き込み

CVE-2025-32434 PoC - ユーザーガイド

この概念実証の使用方法

このガイドでは、CVE-2025-32434の概念実証（PoC）スクリプトの使用方法をステップバイステップで説明します。

前提条件

始める前に、以下を確認してください：

• PyTorch 2.5.1以前（脆弱なバージョン）がインストールされていること

PyTorchのインストール

# Install PyTorch (vulnerable version for testing)
pip install torch==2.5.1

または最新版をインストール（修正のテスト用）

pip install torch