CVE-2025-14929：CWE-502：Hugging Face Transformers中的不可信数据反序列化漏洞
严重性：高
类型：漏洞
CVE-2025-14929
Hugging Face Transformers X-CLIP 检查点转换 不可信数据反序列化 远程代码执行漏洞。该漏洞允许远程攻击者在受影响的Hugging Face Transformers安装上执行任意代码。利用此漏洞需要用户交互，即目标用户必须访问恶意页面或打开恶意文件。
具体缺陷存在于检查点解析过程中。问题的根源在于缺乏对用户提供数据的适当验证，这可能导致不可信数据的反序列化。攻击者可以利用此漏洞在当前进程的上下文中执行代码。此漏洞编号为ZDI-CAN-28308。
AI分析
技术总结
CVE-2025-14929是在Hugging Face Transformers库中发现的一个不可信数据反序列化漏洞（CWE-502），具体存在于X-CLIP检查点转换功能中。该漏洞源于该库在反序列化之前未能正确验证用户提供的检查点数据。机器学习模型中的检查点通常包含序列化对象，如果恶意构造，可以在反序列化过程中触发任意代码执行。攻击者可以通过诱使用户加载恶意检查点文件或访问触发脆弱代码路径的恶意网页来利用此漏洞。成功利用可允许以运行进程的权限执行任意代码，可能导致完整的系统失陷。CVSS 3.0评分为7.8（高），反映了该漏洞对机密性、完整性和可用性的重大影响，同时需要用户交互但无需特权或复杂的攻击条件。尽管目前尚未发现公开的利用程序，但该漏洞对使用Hugging Face Transformers进行AI/ML工作负载的环境构成了严重风险，尤其是在从不可信来源获取检查点文件的情况下。补丁链接的缺乏表明修复程序可能尚未公开，这强调了需要谨慎处理检查点数据并监控供应商的更新。
潜在影响
对于欧洲组织而言，CVE-2025-14929的影响可能非常重大，特别是对于那些使用Hugging Face Transformers从事AI研究、开发和部署的组织。漏洞利用可能导致未经授权的代码执行，使攻击者能够窃取敏感数据、操纵AI模型、中断服务或在网络内横向移动。这在金融、医疗保健和关键基础设施等AI模型可能处理敏感或受监管数据的领域尤其关键。用户交互的要求限制了大规模利用，但针对加载外部检查点的数据科学家、AI工程师或自动化流程的定向攻击仍然是一个重大威胁。此外，被入侵的AI模型可能导致错误的输出或决策，破坏信任和运营完整性。已知利用程序的缺乏为主动防御提供了时间窗口，但高严重性评分要求立即关注以缓解潜在风险。
缓解建议
- 在补丁可用之前，避免从不可信或未经身份验证的来源加载检查点文件。
- 在反序列化之前，对所有检查点文件实施严格的验证和完整性检查（例如，数字签名或哈希）。
- 使用沙箱或容器化来隔离处理检查点反序列化的进程，限制潜在利用的影响。
- 教育用户和开发者关于打开与AI模型检查点相关的不可信文件或访问可疑链接的风险。
- 监控Hugging Face官方通讯，了解针对此漏洞的补丁或更新，并及时应用。
- 采用运行时应用程序自我保护（RASP）或端点检测与响应（EDR）解决方案，以检测表明利用尝试的异常行为。
- 审查并限制运行Hugging Face Transformers的进程的网络访问和权限，以最小化成功攻击的潜在损害。
受影响国家
德国、法国、英国、荷兰、瑞典、芬兰、瑞士
来源：CVE Database V5
发布日期：2025年12月23日，星期二
供应商/项目：Hugging Face
产品：Transformers
描述
Hugging Face Transformers X-CLIP 检查点转换 不可信数据反序列化 远程代码执行漏洞。该漏洞允许远程攻击者在受影响的Hugging Face Transformers安装上执行任意代码。利用此漏洞需要用户交互，即目标用户必须访问恶意页面或打开恶意文件。
具体缺陷存在于检查点解析过程中。问题的根源在于缺乏对用户提供数据的适当验证，这可能导致不可信数据的反序列化。攻击者可以利用此漏洞在当前进程的上下文中执行代码。此漏洞编号为ZDI-CAN-28308。
AI驱动分析
最后更新：2025年12月23日，21:18:31 UTC
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