CVE-2026-5241
KrytyczneCVSS 9.6Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)
Niskie ryzykoPercentyl 43 - wyżej niż 43% wszystkich znanych CVE
Streszczenie
Podatność w ścieżce ładowania modelu LightGlue w huggingface/transformers w wersji 5.2.0 pozwala na zdalne wykonanie kodu podczas inicjalizacji modelu z repozytorium kontrolowanego przez atakującego, poprzez nadpisanie parametru trust_remote_code przez niezaufane dane konfiguracyjne.
Ocena ryzyka
Atakujący może wykonać dowolny kod na serwerze podczas ładowania modelu, co może prowadzić do kradzieży poświadczeń, ruchu bocznego w sieci lub trwałego backdoora, szczególnie w środowiskach API, notebookach badawczych i CI/CD.
Rekomendacja
Należy zaktualizować bibliotekę transformers do wersji, która zawiera poprawkę uniemożliwiającą nadpisywanie trust_remote_code przez konfigurację modelu.
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)
A vulnerability in the LightGlue model loading path of huggingface/transformers version 5.2.0 allows an attacker-controlled model repository to execute arbitrary code during model initialization. The issue arises because the `trust_remote_code` parameter, intended to prevent remote code execution, is overridden by untrusted serialized configuration data in a nested code path. Specifically, when loading a LightGlue model using `AutoModel.from_pretrained()` with `trust_remote_code=False`, the `LightGlueConfig` reads the `trust_remote_code` value from the untrusted `config.json` file and propagates it into nested `AutoConfig.from_pretrained()` calls. This results in the execution of attacker-provided Python modules, even when the victim explicitly disables remote code execution. The vulnerability poses a high risk for environments such as API inference servers, research notebooks, CI/CD pipelines, and model evaluation workers, potentially leading to credential theft, lateral movement, or persistence/backdoor deployment.