Разбор критической уязвимости в PyTorch простыми словами
Обнаружена критическая уязвимость (CVE-2025-32434) в популярном инструменте для ИИ-разработки PyTorch. Её оценили как 9.3 из 10 по опасности.
Если вы или ваша компания используете: • Готовые ИИ-модели (например, из Hugging Face или TorchHub) • Инструменты автоматического программирования (GitHub Copilot, AI-ассистенты) • PyTorch в production-среде (особенно версии ниже 2.6.0) — эта статья поможет закрыть уязвимость в вашей системе.
В PyTorch есть функция загрузки готовых моделей (torch.load). Для защиты рекомендовали параметр weights_only=True — он должен был разрешать загрузку только "безопасных" данных. Но оказалось, что:
Злоумышленник может создать вредоносную модель и при её загрузке с "безопасным" параметром остается возможность для удаленного выполнения произвольного кода (RCE-уязвимость)
Что делать ? Обновите PyTorch до версии 2.6.0
Если обновить пока нельзя: 1. Не используйте torch.load(weights_only=True) 2. Вместо этого загружайте модели через .pt файлы
Проверяйте источники моделей — скачивайте только из проверенных репозиториев!
Почему это важно ? Хотя активных атак пока не зафиксировано, после выхода патча злоумышленники часто начинают искать незащищённые системы. Особенно рискуют облачные среды и исследовательские лаборатории.
Уязвимость затрагивает все версии до 2.5.1. Если ваша компания использует машинное обучение — проверьте свои системы сегодня же.
Репостните коллегам — это может предотвратить взлом их систем!
Официальный бюллетень уязвимости: https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-32434
