Podatności huggingface/transformers

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.

We wszystkich wersjach biblioteki HuggingFace transformers przed 5.3.0 istnieje krytyczna podatność zdalnego wykonania kodu. Atakujący może przygotować złośliwy plik config.json z polem _attn_implementation_internal ustawionym na ID repozytorium na HuggingFace Hub. Gdy ofiara ładuje model przez AutoModelForCausalLM.from_pretrained(), biblioteka pobiera i wykonuje dowolny kod Pythona z repozytorium atakującego z pełnymi uprawnieniami systemowymi.

Biblioteka huggingface/transformers przed wersją 4.53.0 jest podatna na Regular Expression Denial of Service (ReDoS) w optymalizatorze AdamWeightDecay. Metoda _do_use_weight_decay przetwarza kontrolowane przez użytkownika wyrażenia regularne, co może prowadzić do katastrofalnego cofania się i 100% użycia CPU.