MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Auf der beliebten KI-Entwicklungsplattform Hugging Face wurden von IT-Sicherheitsforschern bösartige Machine-Learning-Modelle entdeckt, die erhebliche Sicherheitsrisiken für Entwickler und Nutzer darstellen könnten.
Die Entdeckung bösartiger Machine-Learning-Modelle auf der Plattform Hugging Face hat in der IT-Sicherheitsgemeinschaft für Aufsehen gesorgt. Diese Modelle, die von Angreifern manipuliert wurden, nutzen die Unsicherheiten des Pickle-Formats aus, um schädlichen Code auf den Systemen der Nutzer auszuführen. Die Forscher von Reversinglabs haben die Malware, die als “nullifAI” bekannt ist, detailliert analysiert und ihre Funktionsweise beschrieben.
Pickle, ein in Python weit verbreitetes Modul zur Serialisierung von Daten, ist für seine Sicherheitslücken bekannt, da es die Ausführung von beliebigem Code während der Deserialisierung ermöglicht. Obwohl Hugging Face in seiner Dokumentation auf diese Risiken hinweist, konnten die Sicherheitsmechanismen der Plattform die bösartigen Modelle nicht als unsicher markieren. Dies zeigt, dass bestehende Sicherheitsmaßnahmen nicht ausreichen, um alle Bedrohungen zu erkennen.
Die betroffenen Modelle wurden im PyTorch-Format bereitgestellt, das im Kern auf Pickle basiert. Die Angreifer nutzten eine spezielle Kompressionstechnik mit 7z, die die Standardfunktionen von PyTorch umgeht und so die Erkennung durch Sicherheitssoftware erschwert. Diese Taktik zeigt die Raffinesse der Angreifer, die bekannte Schwachstellen in der Software ausnutzen, um ihre schädlichen Absichten zu verschleiern.
Die Forscher warnen, dass durch die Ausnutzung dieser Deserialisierungslücke Angreifer in der Lage sind, bösartige Befehle auszuführen, Netzwerkverbindungen zu öffnen und auf sensible Hardwarekomponenten wie Kameras und Mikrofone zuzugreifen. Die entdeckten Samples enthielten eine Reverse-Shell, die auf eine hartkodierte IP-Adresse verweist, was die Kontrolle über das infizierte System ermöglicht.
Obwohl die Forscher keine einfachen Lösungen für das Pickle-Problem anbieten konnten, betonen sie die Notwendigkeit, die Sicherheitsmechanismen kontinuierlich zu verbessern und die Analyse von Pickle-Dateien zu verfeinern. Entwickler sollten sich der Risiken bewusst sein und Vorsichtsmaßnahmen treffen, um ihre Systeme zu schützen.
Diese Vorfälle unterstreichen die Bedeutung von Sicherheitsbewusstsein in der KI-Entwicklung und die Notwendigkeit, bestehende Sicherheitsprotokolle zu überprüfen und anzupassen. Die IT-Sicherheitsgemeinschaft ist gefordert, neue Ansätze zur Erkennung und Abwehr solcher Bedrohungen zu entwickeln, um die Integrität von KI-Plattformen zu gewährleisten.
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