今年4月，研究人员向漏洞悬赏平台Huntr报告了开源机器学习框架PyTorch存在的重大层级漏洞CVE-2024-5480。该漏洞的CVSS风险评分达到了最高等级10分，影响所有2.2.2版以前的PyTorch版本。Huntr平台为表彰研究人员的贡献，提供了1,500美元的奖励，并于上周公布了该漏洞的详细情况。
漏洞详情
漏洞位于PyTorch的torch.distributed.rpc框架中。当开发者使用该框架进行远程过程调用（RPC）时，框架未能验证相关功能是否按预期执行，从而允许攻击者通过网络利用RPC调用执行Python代码，加载代码库并执行任意命令。由于该框架常用于分布式训练，如增强学习、模型并行、参数服务器训练等场景，漏洞可能影响的范围相当广泛。
漏洞成因
研究人员分析了漏洞成因：在使用多处理器执行RPC通信时，worker可以使用特定功能将函数和张量序列化打包，然后通过PythonCall传输。master节点接收并反序列化这些数据包，调用_run_function，但由于对功能调用的限制不足，攻击者可以利用Python内建功能发动远程代码执行（RCE）攻击。
概念验证
研究人员提供了概念性验证（PoC）代码，指出攻击者可能利用该漏洞远程攻击分布式训练的master节点，一旦这些节点被入侵，攻击者有机会窃取与AI相关的敏感数据。建议所有使用PyTorch的开发者立即更新到最新版本，以避免潜在的安全风险。同时，开发者应密切关注官方的安全更新和补丁，确保使用的软件环境安全。
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