CVE-2012484 Keras TorchModuleWrapper 反序列化 RCE 漏洞分析

漏洞概述 漏洞名称: Unsafe Deserialization in Public Reaches Without Explicit Unsafe Opt-In CVE编号: CVE-2024-12484 漏洞类型: CWE-502: Deserialization of Untrusted Data 严重程度: High (7.8) 描述: 方法可以反序列化攻击者控制的 PyTorch pickle 数据，通过 ，当直接通过公共 Keras 层 API 调用时。该方法的配置格式包括一个 base64 编码的序列化 PyTorch 模块的 字段。直接的 方法解码此字段并将其传递给 。 影响范围 影响: 如果应用程序接受不受信任的 Keras 层配置并使用 进行重建，此问题可能导致通过 PyTorch pickle 反序列化执行任意代码。 实际影响场景: 模型注册表导入第三方 Torch 驱动的 Keras 层配置。 模型转换工具从配置字典重建 Keras 层。 训练或推理管道接受用户提供的 Keras 配置并调用公共类上的 。 ML Ops 平台将 Keras 配置视为元数据并在正常安全 Keras 反序列化器之外恢复 。 插件或自动化框架使用其类级 方法重建公共 Keras 对象。 修复方案 推荐修复: 使不安全的 PyTorch 模块反序列化需要显式的不安全选择。 修复代码: 重要策略变更: 缺失的 状态应被视为安全，而不是不安全。 额外加固: 向 添加显式的 参数。 除非显式提供 ，否则默认阻止不安全的模块反序列化。 保持 行为不变。 记录序列化 PyTorch 模块在从不受信任的配置中使用时是不安全的。 添加回归测试，证明直接的 默认阻止。 添加回归测试，证明 是唯一允许 的直接公共 API 路径。 POC 代码 观察输出 这证明了当 Keras 安全模式显式激活时，危险接收器被识别并阻止，但直接公共 API 允许默认的不安全 路径。

目标达成 感谢每一位支持者 — 我们达成了 100% 目标！

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