CVE-2026-31228Adversarial Robustness Toolbox (ART) 版本 1.20.1 及之前存在严重远程代码执行漏洞。问题出在 Kubeflow 组件的 PyTorch 模型鲁棒性评估函数中。该函数利用不安全的 eval() 直接解析用户输入的 LossFn 和 Optimizer 参数,缺乏必要的消毒机制。攻击者可构造恶意 Python 代码字符串,利用 eval() 执行任意代码,导致服务器被完全控制。
该漏洞的根源在于 ART 库对 PyTorch 模型进行鲁棒性评估时,未能对用户输入进行严格的校验和过滤。具体而言,相关代码直接调用了 Python 内置的 eval() 函数来动态解析和处理 LossFn(损失函数)和 Optimizer(优化器)参数。由于 eval() 函数会将传入的字符串直接当作 Python 代码执行,且攻击者可以通过 Kubeflow 组件的网络接口完全控制这些参数内容。因此,攻击者只需构造包含恶意 Python 命令的字符串(例如 `__import__('os').system('rm -rf /')`),并在请求中发送,服务器端便会立即执行该代码。鉴于此漏洞无需身份验证且无需用户交互,极易被自动化攻击利用,导致攻击者获取服务器最高权限。