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CVE-2026-23001-Hugging-Face-Transformers-Model-Deserialization-Arbitrary-Code-via-Pickle- — CVE-2026-23001에 대한 개념 증명(PoC): torch.load()로 로드될 때 코드를 실행하는 악성 모델을 제작하여 Hugging Face Transformers의 안전하지 않은 pickle 역직렬화를 통한 RCE를 시연합니다. | Kitploit
도구/GitHubGitHub/george0papasotiriou/cve-2026-23001-hugging-face-transformers-model-deserialization-arbitrary-code-via-pickle-
Payload GenerationExploitationSupply Chain SecurityAI Security
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-

CVE-2026-23001에 대한 개념 증명(PoC): torch.load()로 로드될 때 코드를 실행하는 악성 모델을 제작하여 Hugging Face Transformers의 안전하지 않은 pickle 역직렬화를 통한 RCE를 시연합니다.

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15일 전아직 검토되지 않음

CVE-2026-23001 – Hugging Face Transformers 모델 역직렬화 RCE

Severity: Critical

개요

torch.save()로 저장된 Hugging Face 모델은 본질적으로 안전하지 않은 Python의 pickle 직렬화를 사용합니다. 사용자가 저장소에서 겉보기에는 합법적인 모델을 다운로드하면, 이를 로드할 때 임의 코드 실행이 트리거되어 전체 환경이 손상될 수 있습니다.

취약점 세부 정보

  • 유형: 안전하지 않은 역직렬화
  • 영향: 원격 코드 실행
  • 근본 원인: torch.load()는 pickle 역직렬화를 샌드박스 처리하지 않습니다. 공격자는 셸 명령을 실행하는 __reduce__ 메서드를 주입할 수 있습니다.

익스플로잇 데모

  1. 악성 모델을 생성합니다:
    root@kitploit:~
    pip install torch
    python malicious_model_card.py
    
  2. 피해자가 모델을 로드하는 상황을 시뮬레이션합니다:
    root@kitploit:~
    python exploit_hf_pickle.py
    

/tmp/hf_pwned 파일이 나타나며, 코드 실행이 입증됩니다.

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