CVE-2026-34447Open Neural Network Exchange (ONNX) 是用于机器学习互操作性的开放标准。在 1.21.0 版本之前,其外部数据加载功能存在符号链接遍历漏洞。攻击者可利用该缺陷读取模型目录之外的任意文件,导致敏感信息泄露。目前官方已在 1.21.0 版本中修复此问题。
该漏洞位于 ONNX 库处理外部数据存储的模块中。ONNX 允许将大型张量数据存储在模型文件之外的单独文件中,以提高加载效率。在 1.21.0 版本之前,当解析器处理这些外部数据引用时,未能对符号链接进行充分的校验和路径规范化。攻击者可以利用这一缺陷,构建一个包含特制符号链接的模型。具体而言,攻击者可以创建一个指向模型目录树之外任意路径(例如系统敏感目录)的符号链接,并将其命名为 ONNX 期望的外部数据文件名。当用户使用受影响版本的 ONNX 运行时加载该模型时,解析器会跟随符号链接读取目标文件内容,导致本地文件信息泄露。由于 CVSS 评分表明攻击需要本地访问和用户交互,攻击者通常通过诱导用户下载并解析恶意模型来实施攻击。该漏洞的核心在于路径解析逻辑未正确限制文件访问范围,属于典型的路径遍历类安全缺陷。