Katalog CVE

CVE-2026-5241

KrytyczneCVSS 9.6
Opublikowano: Zaktualizowano: Przetłumaczono: NVD NIST

Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)

Niskie ryzyko
0.49%

Percentyl 38 — wyżej niż 38% wszystkich znanych CVE

Streszczenie

W bibliotece Hugging Face Transformers w wersji 5.2.0 wykryto podatność w ścieżce ładowania modelu LightGlue. Atakujący może dostarczyć złośliwe repozytorium modelu, które nadpisuje parametr `trust_remote_code` w zagnieżdżonych wywołaniach, co prowadzi do wykonania dowolnego kodu podczas inicjalizacji modelu, nawet gdy użytkownik jawnie wyłączył zdalne wykonywanie kodu.

Ocena ryzyka

Ryzyko dla organizacji obejmuje możliwość kradzieży poświadczeń, ruchu bocznego w sieci oraz wdrożenia trwałych backdoorów w środowiskach takich jak serwery API, notebooki badawcze, potoki CI/CD i workerzy oceny modeli.

Rekomendacja

Należy natychmiast zaktualizować bibliotekę Hugging Face Transformers do wersji 5.2.1 lub nowszej, która zawiera poprawkę usuwającą tę podatność. Do czasu aktualizacji zaleca się unikanie ładowania modeli z niezaufanych repozytoriów.

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.

Dane podatności pochodzą z NVD (NIST) · CISA KEV · EPSS