Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыБлог
Log in
Отправить
ИнструментыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
CVE-2026-23001-Hugging-Face-Transformers-Model-Deserialization-Arbitrary-Code-via-Pickle- — Концепт-эксплойт для CVE-2026-23001: демонстрирует удалённое выполнение кода (RCE) через небезопасную десериализацию pickle в Hugging Face Transformers путём создания вредоносной модели, которая выполняет код при загрузке с помощью torch.load(). | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/george0papasotiriou/cve-2026-23001-hugging-face-transformers-model-deserialization-arbitrary-code-via-pickle-
Генерация полезной нагрузкиЭксплуатацияБезопасность Цепочки ПоставокБезопасность ИИ
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-

Концепт-эксплойт для CVE-2026-23001: демонстрирует удалённое выполнение кода (RCE) через небезопасную десериализацию pickle в Hugging Face Transformers путём создания вредоносной модели, которая выполняет код при загрузке с помощью torch.load().

Репозиторий
111 месяц назадЕщё не проверено

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

CVE-2026-23001 – Десериализация модели Hugging Face Transformers с удалённым выполнением кода (RCE)

Severity: Critical

Обзор

Модели Hugging Face, сохранённые с помощью torch.save(), используют сериализацию pickle в Python, которая по своей сути небезопасна. Если пользователь загружает из репозитория внешне легитимную модель, её загрузка может вызвать выполнение произвольного кода и скомпрометировать всю среду.

Детали уязвимости

  • Тип: Небезопасная десериализация
  • Воздействие: Удалённое выполнение кода
  • Корневая причина: torch.load() не изолирует десериализацию pickle; злоумышленники могут внедрить метод __reduce__, который выполняет команды оболочки.

Демонстрация эксплуатации

  1. Создайте вредоносную модель:
    pip install torch
    python malicious_model_card.py
    
  2. Сымитируйте загрузку модели жертвой:
    python exploit_hf_pickle.py
    

Появляется файл /tmp/hf_pwned, что подтверждает выполнение кода.

Скачать инструмент