CVE-2025-14927CVE-2025-14927是Hugging Face Transformers库中的一个高危代码注入漏洞,CVSS评分达到7.8。该漏洞存在于SEW-D(Self-Attention with Downsampled Convolution)的convert_config函数中,源于对用户提供的字符串缺乏适当验证就直接用于执行Python代码。攻击者可以通过构造恶意的checkpoint文件,诱骗目标用户使用该库进行转换操作,从而在当前用户上下文中执行任意代码。此漏洞需要用户交互才能触发,即目标用户必须主动转换攻击者提供的恶意checkpoint。ZDI编号为ZDI-CAN-28252,发现者来自Trend Micro零日倡议团队。由于Hugging Face Transformers是机器学习领域广泛使用的开源库,该漏洞可能影响大量使用该库进行模型加载和转换的应用。
该漏洞的根本原因在于Hugging Face Transformers库的convert_config函数对用户输入的验证不足。攻击者可以构造一个包含恶意代码的checkpoint文件,当目标用户调用convert_config函数加载该文件时,攻击者注入的代码会被Python解释器执行。具体来说,漏洞存在于SEW-D模型的配置转换逻辑中,convert_config函数直接使用checkpoint中携带的配置参数而未进行安全检查。这些参数可能被精心构造为包含Python代码字符串,随后通过eval()或类似的动态执行机制被触发。由于Hugging Face Transformers通常以当前用户权限运行,成功利用此漏洞的攻击者可以执行任意代码,包括读取敏感文件、植入后门或进一步横向移动。该漏洞的利用需要目标用户的交互行为(转换恶意checkpoint),这降低了自动大规模利用的可能性,但仍然对单个目标构成严重威胁。