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È stata individuata una falla di sicurezza di elevata gravità nel framework LLM (large language model) Llama di Meta che, se sfruttata con successo, potrebbe consentire a un aggressore di eseguire codice arbitrario sul server di inferenza llama-stack.
Alla vulnerabilità, identificata come CVE-2024-50050 , è stato assegnato un punteggio CVSS di 6,3 su 10,0. L'azienda di sicurezza della supply chain Snyk, d'altro canto, le ha assegnato un punteggio di gravità critica di 9,3.
"Le versioni interessate di meta-llama sono vulnerabili alla deserializzazione di dati non attendibili, il che significa che un aggressore può eseguire codice arbitrario inviando dati dannosi deserializzati", ha affermato Avi Lumelsky, ricercatore di Oligo Security, in un'analisi all'inizio di questa settimana.
Secondo l'azienda di sicurezza cloud, la lacuna risiede in un componente denominato Llama Stack , che definisce un set di interfacce API per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale (IA), incluso l'utilizzo dei modelli Llama di Meta.
Nello specifico, è correlato a un difetto di esecuzione di codice remoto nell'implementazione dell'API di riferimento Python Inference, che deserializza automaticamente gli oggetti Python utilizzando pickle , un formato che è stato ritenuto rischioso a causa della possibilità di esecuzione di codice arbitrario quando dati non attendibili o dannosi vengono caricati tramite la libreria.
"In scenari in cui il socket ZeroMQ è esposto sulla rete, gli aggressori potrebbero sfruttare questa vulnerabilità inviando oggetti dannosi creati ad hoc al socket", ha affermato Lumelsky. "Dato che recv_pyobj depicklerà questi oggetti, un aggressore potrebbe ottenere l'esecuzione di codice arbitrario (RCE) sulla macchina host".
In seguito alla divulgazione responsabile del 24 settembre 2024, il problema è stato risolto da Meta il 10 ottobre nella versione 0.0.41 . È stato inoltre risolto in pyzmq , una libreria Python che fornisce l'accesso alla libreria di messaggistica ZeroMQ.
In un avviso pubblicato da Meta, la società ha affermato di aver risolto il rischio di esecuzione di codice remoto associato all'utilizzo di pickle come formato di serializzazione per la comunicazione socket, passando al formato JSON.
Non è la prima volta che tali vulnerabilità di deserializzazione vengono scoperte nei framework AI. Ad agosto 2024, Oligo ha descritto una "vulnerabilità shadow" nel framework Keras di TensorFlow, un bypass per CVE-2024-3660 (punteggio CVSS: 9,8) che poteva causare l'esecuzione di codice arbitrario a causa dell'uso del modulo marshal non sicuro.
Questa novità arriva mentre il ricercatore di sicurezza Benjamin Flesch ha scoperto una falla di estrema gravità nel crawler ChatGPT di OpenAI, che potrebbe essere sfruttata per avviare un attacco DDoS (Distributed Denial-of-Service) contro siti web non autorizzati.
Il problema è dovuto alla gestione non corretta delle richieste HTTP POST all'API "chatgpt[.]com/backend-api/attributions", progettata per accettare un elenco di URL come input, ma non verifica se lo stesso URL compare più volte nell'elenco né impone un limite al numero di collegamenti ipertestuali che possono essere passati come input.
