Podatności picklescan

Picklescan w wersjach przed 0.0.29 nie wykrywa złośliwych plików pickle, co pozwala atakującym na osadzenie niewykrytego kodu w tych plikach. Kod ten może wykonywać dowolne polecenia po załadowaniu przez ofiary.

Picklescan w wersjach przed 0.0.28 nie wykrywa złośliwych wywołań funkcji torch.jit.unsupported_tensor_ops.execWrapper osadzonych w plikach pickle. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, które omijają detekcję picklescan i wykonują dowolny kod po załadowaniu przez pickle.load().

Picklescan w wersjach przed 0.0.33 nie wykrywa złośliwych plików pickle, które wywołują funkcję numpy.f2py.crackfortran.myeval za pomocą metody reduce. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, które zawierają dowolny kod, omijają detekcję picklescan i wykonują zdalny kod po załadowaniu.

Picklescan w wersjach przed 0.0.29 nie wykrywa funkcji profile.Profile.runctx podczas analizy plików pickle, co pozwala atakującym na osadzenie niezauważonego złośliwego kodu. Zdalni atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle wykorzystujące profile.Profile.runctx w metodzie reduce, co prowadzi do zdalnego wykonania kodu po załadowaniu pliku pickle.

Picklescan przed wersją 1.0.3 zawiera lukę w funkcji scan_pytorch, która pozwala atakującym na obejście skanowania. Dzięki wykorzystaniu dynamicznego eval i triku __reduce__, mogą oni osadzić złośliwe numery magiczne w ładunkach PyTorch, które omijają detekcję picklescan.

Picklescan w wersjach przed 0.0.35 zawiera podatność na niebezpieczną deserializację pickle, która pozwala nieautoryzowanym atakującym na odczyt dowolnych plików serwera poprzez łańczenie io.FileIO i urllib.request.urlopen.

Picklescan przed wersją 1.0.4 nie blokuje przynajmniej siedmiu modułów standardowej biblioteki Pythona, co umożliwia zdalne wykonanie kodu. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, które importują te nieblokowane moduły, omijając walidację bezpieczeństwa picklescan.

Picklescan przed wersją 1.0.1 zawiera podatność na niebezpieczną deserializację, która pozwala nieautoryzowanym użytkownikom na wykonanie dowolnego kodu poprzez ukrywanie wywołań eval w obiektach wywoływalnych za pomocą getattr. Atakujący mogą osadzić złośliwy kod w plikach pickle, który unika wykrycia, ale wykonuje się po załadowaniu pickle z nieufnych źródeł.

Picklescan w wersjach przed 1.0.4 zawiera niekompletną listę blokowania dla modułu profilu, co pozwala na wykonanie dowolnego kodu przez atakujących za pomocą funkcji exec(). Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, które wywołują profile.run(statement), co prowadzi do wykonania dowolnego kodu Pythona.

Picklescan w wersjach przed 1.0.4 nie blokuje pkgutil.resolve_name, co pozwala atakującym na obejście całej listy blokad poprzez pośrednie wywołania REDUCE. Atakujący mogą wywołać dowolną zablokowaną funkcję, co prowadzi do zdalnego wykonania kodu.

Picklescan przed wersją 0.0.27 zawiera błąd w logice analizy w funkcji _list_globals, który występuje podczas obsługi opcode'ów STACK_GLOBAL. Błąd ten pozwala złośliwym plikom pickle na ominięcie detekcji, co może prowadzić do nieoczekiwanych wyjątków.

Picklescan w wersjach przed 0.0.33 nie blokuje modułu ctypes, co umożliwia atakującym zdalne wykonanie kodu poprzez wywoływanie bezpośrednich syscalls i dostęp do surowej pamięci. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, wykorzystując ctypes.WinDLL do załadowania kernel32.dll i wykonania dowolnych poleceń.

Picklescan przed wersją 0.0.33 zawiera podatność na dowolne zapisywanie plików, która pozwala atakującym na obejście niebezpiecznej listy blokad. Atakujący mogą skonstruować złośliwe obiekty pickle, aby nadpisać krytyczne pliki systemowe.

Picklescan w wersjach przed 0.0.33 zawiera niekompletną listę zablokowanych funkcji, co pozwala na ominięcie zabezpieczeń związanych z funkcjami pydoc.locate i operator.methodcaller. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, które po deserializacji mogą prowadzić do wykonania dowolnego kodu.

Picklescan przed wersją 0.0.34 nie wykrywa wbudowanej funkcji _operator.methodcaller podczas skanowania plików pickle pod kątem złośliwego kodu. Atakujący mogą tworzyć złośliwe ładunki pickle wykorzystujące _operator.methodcaller, które omijają wykrywanie i wykonują dowolny kod po załadowaniu przez pickle.load().

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.33 polega na braku wykrywania wywołań funkcji operator.methodcaller w plikach pickle. Umożliwia to atakującym ominięcie zabezpieczeń i wykonanie dowolnego kodu po załadowaniu spreparowanego pliku pickle.

Picklescan przed wersją 0.0.33 nie wykrywa gadżetu numpy.f2py.crackfortran.getlincoef w metodach __reduce__ pickle, co umożliwia zdalne wykonanie kodu. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, które po załadowaniu wykonują dowolny kod Pythona, omijając mechanizmy bezpieczeństwa Picklescan.

Picklescan przed wersją 0.0.28 nie wykrywa złośliwych plików pickle wykorzystujących torch.utils.data.datapipes.utils.decoder.basichandlers w metodach reduce, co pozwala atakującym ominąć mechanizmy bezpieczeństwa. Zdalni atakujący mogą osadzić niewykryty złośliwy kod w plikach pickle, który wykonuje się podczas deserializacji, umożliwiając zdalne wykonanie kodu.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.34 nie wykrywa wywołań funkcji _operator.attrgetter w ładunkach pickle, co umożliwia atakującym ominięcie zabezpieczeń. Zdalni atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle używające _operator.attrgetter w metodach reduce do wykonania dowolnego kodu podczas przetwarzania pliku przez pickle.load().

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.28 nie wykrywa złośliwych wywołań funkcji torch.utils.bottleneck.__main__.run_cprofile w plikach pickle, co pozwala atakującym ominąć mechanizmy bezpieczeństwa. Zdalni atakujący mogą osadzić niewykrywalny kod w plikach pickle, prowadząc do zdalnego wykonania kodu po ich załadowaniu przez ofiarę.

Picklescan przed wersją 0.0.30 nie wykrywa funkcji asyncio.unix_events._UnixSubprocessTransport._start w metodach redukcji pickle, co umożliwia zdalne wykonanie kodu. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle zawierające tę wbudowaną funkcję, które omijają wykrywanie, ale wykonują dowolne polecenia po załadowaniu.

Picklescan przed wersją 0.0.33 nie wykrywa niebezpiecznej deserializacji, gdy funkcje numpy.f2py.crackfortran wywołują eval na dowolnych ciągach znaków. Atakujący mogą osadzić złośliwy kod w plikach pickle, który wykonuje się podczas ładowania z niezaufanych źródeł.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.29 pozwala na ominięcie detekcji złośliwych plików pickle poprzez użycie funkcji idlelib.calltip.get_entity w metodach reduce. Atakujący mogą osadzić niewykrywalny kod w plikach pickle, który wykonuje zdalne polecenia po załadowaniu przez ofiarę.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.29 pozwala na ominięcie detekcji złośliwych ładunków pickle wykorzystujących metodę lib2to3.pgen2.grammar.Grammar.loads w funkcji reduce. Atakujący mogą stworzyć pliki pickle zawierające niebezpieczny kod, który unika wykrycia i wykonuje się podczas deserializacji pickle.load().

Picklescan przed wersją 0.0.28 nie wykrywa złośliwych wywołań funkcji torch.fx.experimental.symbolic_shapes.ShapeEnv.evaluate_guards_expression w plikach pickle. Atakujący mogą osadzić niewykryty kod w plikach pickle, który wykonuje zdalny kod po załadowaniu przez ofiarę.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.28 pozwala na ominięcie detekcji złośliwych plików pickle. Atakujący mogą wykorzystać funkcję torch._dynamo.guards.GuardBuilder.get w metodach reduce, aby osadzić kod, który unika wykrycia i wykonuje dowolne polecenia po załadowaniu pliku.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.33 pozwala na ominięcie zabezpieczeń poprzez użycie funkcji numpy.f2py.crackfortran.param_eval w metodach reduce. Atakujący mogą osadzić niewykrywalny kod w plikach pickle, który wykonuje się podczas deserializacji.

Picklescan przed wersją 0.0.30 nie wykrywa złośliwych plików pickle, które wywołują funkcję torch.utils.bottleneck.__main__.run_autograd_prof. Atakujący mogą osadzić niewykryty kod w plikach pickle, który wykonuje się podczas deserializacji, umożliwiając zdalne wykonanie kodu.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.30 polega na braku wykrywania złośliwych plików pickle wykorzystujących funkcję lib2to3.pgen2.pgen.ParserGenerator.make_label w metodzie reduce. Atakujący mogą stworzyć pliki pickle z osadzonym kodem, który omija detekcję, ale wykonuje dowolne polecenia podczas wywołania pickle.load().

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.30 pozwala na ominięcie detekcji złośliwych plików pickle wykorzystujących metodę idlelib.run.Executive.runcode w funkcjach reduce. Atakujący mogą osadzić niewykrywalny kod w plikach pickle, który wykonuje się podczas pickle.load, umożliwiając zdalne wykonanie kodu w modelach PyTorch oraz ataki na łańcuch dostaw.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.29 nie wykrywa wbudowanej funkcji profile.Profile.run używanej w metodach reduce pickle'a, co umożliwia atakującym zdalne wykonanie dowolnego kodu. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, które omijają detekcję picklescan i prowadzą do wykonania kodu podczas deserializacji.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.29 pozwala na ominięcie detekcji złośliwych plików pickle poprzez użycie metody code.InteractiveInterpreter.runcode w funkcjach reduce. Atakujący mogą stworzyć specjalnie spreparowane ładunki pickle, które po załadowaniu przez pickle.load() wykonają dowolny kod.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.30 nie wykrywa funkcji doctest.debug_script podczas analizy plików pickle, co umożliwia atakującym zdalne wykonanie dowolnego kodu. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle zawierające wywołania doctest.debug_script, które omijają detekcję picklescan i wykonują dowolne polecenia po załadowaniu pliku przez pickle.load.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.30 nie wykrywa wywołań funkcji cProfile.run w metodach reduce pickle, co umożliwia atakującym zdalne wykonanie dowolnego kodu. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle z ładunkiem cProfile.run, które omijają detekcję picklescan i prowadzą do wykonania kodu podczas deserializacji.

Picklescan przed wersją 0.0.25 nie wykrywa niebezpiecznych funkcji globalnych w bibliotece Numpy, co umożliwia atakującym ominięcie analizy statycznej i wykonanie dowolnego kodu podczas deserializacji. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle wykorzystujące numpy.testing._private.utils.runstring w metodzie reduce do importowania niebezpiecznych bibliotek, takich jak os, i wykonania dowolnych poleceń systemowych po załadowaniu pliku pickle.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.29 nie wykrywa wbudowanej funkcji trace.Trace.runctx w metodach reduce plików pickle, co umożliwia atakującym zdalne wykonanie dowolnego kodu. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle z ładunkiem trace.Trace.runctx, które omijają detekcję picklescan i wykonują kod po wywołaniu pickle.load().

Picklescan przed wersją 0.0.28 nie wykrywa złośliwych plików pickle wykorzystujących funkcję torch.utils.collect_env.run w metodach reduce. Atakujący mogą osadzić niewykryty kod w plikach pickle, który wykonuje zdalne polecenia po załadowaniu przez ofiarę.

Podatność w narzędziu picklescan przed wersją 0.0.29 polega na braku wykrywania wbudowanej funkcji trace.Trace.run podczas analizy plików pickle. Umożliwia to atakującym osadzenie niewykrytego złośliwego kodu, który może zostać wykonany podczas przetwarzania pliku przez pickle.load.

Picklescan w wersjach przed 0.0.29 nie wykrywa złośliwych wywołań idlelib.calltip.Calltip.fetch_tip w plikach pickle, co umożliwia zdalne wykonanie kodu. Atakujący mogą osadzić niewykryte ładunki w plikach pickle, które wykonują dowolny kod po załadowaniu przez pickle.load().

Picklescan przed wersją 0.0.29 nie wykrywa złośliwych plików pickle, które wykorzystują funkcję idlelib.debugobj.ObjectTreeItem.SetText w metodach reduce. Atakujący mogą stworzyć pliki pickle z osadzonym kodem, który omija wykrywanie przez picklescan i wykonuje dowolne polecenia po wywołaniu pickle.load().

Picklescan w wersjach przed 0.0.29 nie wykrywa złośliwych plików pickle, które wykorzystują funkcję idlelib.autocomplete.AutoComplete.get_entity w metodach reduce. Atakujący mogą osadzić niewykryty kod w plikach pickle, który wykonuje dowolne polecenia po załadowaniu przez ofiary przy użyciu pickle.load().

Picklescan w wersjach przed 0.0.30 (dotknięte wersje 0.0.26 i wcześniejsze) nie wykrywa wbudowanej funkcji ensurepip._run_pip podczas skanowania plików pickle, co pozwala atakującym na wykonanie dowolnego kodu. Złośliwe pliki pickle, które zawierają wywołania ensurepip._run_pip w metodach __reduce__, omijają wykrywanie przez picklescan i umożliwiają zdalne wykonanie kodu po wywołaniu pickle.load().

Picklescan przed wersją 0.0.33 nie wykrywa gadżetu numpy.f2py.crackfortran._eval_length w metodach __reduce__ pickle, co umożliwia wykonanie dowolnego kodu. Atakujący mogą stworzyć złośliwe pliki pickle, które wykonują dowolny kod Pythona, gdy są ładowane przez ofiary ufające walidacji bezpieczeństwa Picklescan.

Picklescan w wersjach przed 0.0.25 nie wykrywa złośliwych plików pickle, które wykorzystują timeit.timeit() w metodzie __reduce__, co umożliwia zdalne wykonanie kodu. Atakujący mogą stworzyć pliki pickle, które importują niebezpieczne biblioteki, takie jak os, i wykonują dowolne polecenia systemowe.

Picklescan przed wersją 1.0.1 zawiera podatność na niebezpieczną deserializację pickle, która pozwala nieautoryzowanym atakującym na tworzenie dowolnych plików o zerowej wielkości poprzez instancjonowanie klasy logging.FileHandler. Atakujący mogą wykorzystać tę lukę, tworząc złośliwe ładunki pickle, aby obejść blokady RCE i tworzyć pliki blokad lub inne artefakty systemu plików.

PickleScan w wersji przed 0.0.33 nie uwzględnia funkcji pty.spawn na liście niebezpiecznych globalnych, co pozwala atakującym na ominięcie kontroli bezpieczeństwa. Złośliwi aktorzy mogą stworzyć ładunki pickle wykorzystujące pty.spawn do osiągnięcia dowolnego wykonania kodu podczas przetwarzania plików przez PickleScan.