Katalog CVE

CVE-2026-93348

WysokieCVSS 8.1
Opublikowano: Zaktualizowano: Przetłumaczono: NVD NIST

Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)

Niskie ryzyko
0.41%

Percentyl 33 - wyżej niż 33% wszystkich znanych CVE

Streszczenie

Unsloth Zoo w wersjach 2025.9.9 przed 2026.8.14, zaimplementowany w Unsloth 2025.9.9 do 2026.8.19, zawiera podatność na wstrzyknięcie kodu w ścieżce kompilacji ładowania modelu. Funkcja get_transformers_model_type() w hf_utils.py zbiera wartości model_type z zagnieżdżonych konfiguracji modeli bez egzekwowania listy dozwolonych znaków, co pozwala na nowe linie i dowolny kod Pythona. Atakujący może osadzić nową linię w zagnieżdżonej wartości model_type w złośliwym config.json, aby zakończyć wygenerowaną instrukcję importu i wykonać dowolny kod Pythona przez exec() w unsloth_compile_transformers(), osiągając zdalne wykonanie kodu jako użytkownik ładujący model.

Ocena ryzyka

Zdalny atakujący może wykonać dowolny kod na maszynie użytkownika podczas ładowania złośliwego modelu, co może prowadzić do przejęcia systemu, kradzieży danych lub dalszych ataków.

Rekomendacja

Zaktualizuj Unsloth Zoo do wersji 2026.8.14 lub nowszej. Unikaj ładowania modeli z niezaufanych źródeł i rozważ użycie sandboxa do przetwarzania modeli.

Powiązane podatności

Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)

Unsloth Zoo versions 2025.9.9 before 2026.8.14, as implemented in Unsloth 2025.9.9 through 2026.8.19, contains a code injection vulnerability in the model-loading compile path where the get_transformers_model_type() function in hf_utils.py collects model_type values from nested model configurations without enforcing a character allowlist, allowing newlines and arbitrary Python source to survive normalization. Attackers can embed a newline in a nested model_type value within a malicious model's config.json to terminate the generated import statement and execute arbitrary Python code via exec() in unsloth_compile_transformers(), achieving remote code execution as the loading user when the model is loaded for training or inference.

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