Разработчики ИИ, даже при включенных настройках безопасности, могут столкнуться с выполнением кода, контролируемого злоумышленником. Компания Pillar Security обнаружила уязвимость высокого уровня критичности в загрузчике моделей Unsloth, которая может привести к произвольному выполнению кода Python при обработке вредоносной конфигурации модели.
Уязвимость, получившая обозначение CVE-2026-93348, имеет оценку CVSS 8.6. Установка параметра trust_remote_code=False не предотвращает ее эксплуатацию, поскольку уязвимый путь выполнения кода не зависит от механизма удаленного выполнения кода Hugging Face.
Проблема заключается в том, как Unsloth определяет архитектуры моделей. Он извлекает значение model-type из конфигурации модели и использует его для построения оператора импорта Python. Поскольку значение не было должным образом проверено, злоумышленник может внедрить дополнительные операторы Python в этот импорт и выполнить их с помощью функции exec() в Python.
Последствия выходят за рамки загрузки моделей. Pillar Security сообщает, что внедренный код выполняется с правами процесса загрузки, что потенциально может привести к утечке проприетарных наборов данных, артефактов моделей, токенов Hugging Face и учетных данных облачных сервисов. Тестирование показало, что выполнение может произойти еще до загрузки весов модели или токенизаторов.
Уязвимости подвержены версии Unsloth Zoo с 2025.9.9 до 2026.8.14, а также версии Unsloth с 2025.9.9 до 2026.8.20. Первое исправление было выпущено в течение шести часов после частного отчета Pillar от 22 августа, однако исследователи отмечают, что сопровождающие не ответили на последующие попытки раскрытия информации.
В конечном итоге, с помощью VulnCheck, был назначен CVE. Для команд безопасности первоочередной задачей является проверка зависимостей в AI-ноутбуках, рабочих процессах обучения и образах контейнеров. Обновление Unsloth Zoo до версии 2026.8.14 или новее, а также Unsloth до версии 2026.8.20 или новее, устраняет выявленную уязвимость.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Shweta Sharma
