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公開：2024-12-03

【CVE-2024-11394】Hugging Face Transformersに深刻な脆弱性、リモートコード実行のリスクが浮上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Hugging Face Transformersにリモートコード実行の脆弱性
• CVE-2024-11394として識別された重大な脆弱性
• 悪意のあるページやファイルを開くことでコード実行の可能性

Hugging Face Transformersの深刻な脆弱性が発見

Zero Day Initiativeは2024年11月22日、Hugging Face Transformersにリモートコード実行の脆弱性が存在することを公開した。この脆弱性はCVE-2024-11394として識別され、ユーザーが悪意のあるページやファイルを開くことで任意のコードが実行される可能性があるとされている。^[1]

この脆弱性はモデルファイルの処理における問題に起因しており、ユーザーが提供したデータの適切な検証が行われていないことが原因となっている。攻撃者は信頼できないデータのデシリアライゼーションを通じて、現在のユーザーのコンテキストでコードを実行することが可能となるだろう。

CVSSスコアは8.8（High）と評価され、攻撃の難易度は低く特権も必要としないものの、ユーザーの操作が必要とされている。攻撃者がこの脆弱性を悪用した場合、システムに対して深刻な影響を及ぼす可能性があることが指摘されている。

CVE-2024-11394の詳細情報まとめ

デシリアライゼーションについて

デシリアライゼーションとは、シリアル化されたデータを元のオブジェクトに復元するプロセスのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• バイナリやテキスト形式のデータを元のオブジェクトに変換
• データの永続化や転送に不可欠な技術
• 信頼できないデータの処理時にセキュリティリスクが発生

Hugging Face Transformersで発見された脆弱性は、信頼できないデータのデシリアライゼーション処理に起因している。この種の脆弱性は、適切な入力検証やサニタイズ処理が行われていない場合に発生し、攻撃者による任意のコード実行を可能にする危険性がある。

Hugging Face Transformersの脆弱性に関する考察

Hugging Face Transformersの脆弱性は、機械学習モデルの安全性に関する重要な課題を提起している。特にAIモデルの処理におけるセキュリティ対策の重要性が浮き彫りとなり、開発者はユーザー提供データの検証をより厳密に行う必要性に迫られているだろう。

今後は機械学習フレームワークのセキュリティ設計において、入力データの検証機能の強化が求められる。特にモデルファイルの処理時における安全性確保は、AIシステムの信頼性を担保する上で重要な要素となることが予想されるだろう。

また、機械学習モデルのセキュリティ対策には、開発者とセキュリティ専門家の密接な連携が不可欠となる。今後はAIフレームワークにおけるセキュリティガイドラインの整備や、脆弱性診断ツールの開発など、包括的なセキュリティ対策の確立が期待される。

参考サイト

1. ^ CVE. 「CVE Record | CVE」. https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2024-11394, (参照 24-12-03).

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