CVE-2025-65213CVE-2025-65213是MooreThreads公司开发的torch_musa深度学习框架中的一个严重安全漏洞。该漏洞存在于torch_musa.utils.compare_tool模块中,由于compare_for_single_op()和nan_inf_track_for_single_op()两个函数在处理用户可控的文件路径时,直接使用Python的pickle.load()函数进行反序列化操作,而没有对输入数据进行任何安全验证或签名检查,导致程序存在严重的不安全反序列化风险。攻击者可以通过构造恶意的pickle文件,利用该漏洞在受害系统上执行任意Python代码,从而实现远程代码执行(RCE)。由于CVSS评分高达9.8分,且攻击复杂度低,无需认证和用户交互,该漏洞对使用该库的所有用户构成严重威胁。一旦被 exploitation,攻击者可以完全控制受害系统,窃取敏感数据、安装后门或进一步横向移动。
该漏洞的核心问题在于torch_musa.utils.compare_tool模块中的compare_for_single_op()和nan_inf_track_for_single_op()函数使用了Python标准库中的pickle模块进行反序列化操作。pickle是Python中用于对象序列化和反序列化的模块,但其设计并不安全,默认情况下不提供任何加密或签名机制。当程序使用pickle.load()从文件或网络流中反序列化数据时,如果攻击者能够控制输入源,就可以通过构造特殊的pickle payload来执行任意代码。在本漏洞中,这两个函数接收用户提供的文件路径作为参数,然后直接将该路径指向的文件内容反序列化。攻击者只需要制作一个包含恶意代码的pickle文件,并诱使受害者程序加载该文件,即可实现代码执行。常见的攻击手法是使用pickle的反序列化钩子函数(如__reduce__或__reduce_ex__)来指定任意代码执行路径。当pickle.load()反序列化包含此类钩子的对象时,会自动调用这些函数,从而执行攻击者预设的代码。