文章总结： 腾讯云安全团队通过自研VulnAgent发现NVIDIAMegatron-LM和ModelOptimizer中存在三个高危反序列化漏洞（CVE-2025-33248/33247/2026-24141），攻击者可利用恶意模型文件实现任意代码执行。文章指出AI基础设施普遍存在因反序列化操作缺乏安全校验导致的风险，可能引发算力劫持、模型窃取和供应链污染。建议升级至PyTorch2.6+等安全版本、使用Safetensors格式替代传统序列化文件，并实施运行环境隔离与文件完整性校验。 综合评分： 90 文章分类： 漏洞分析,AI安全,解决方案,安全工具,供应链安全

「AI开源组件安全风险」系列二：VulnAgent发现 NVIDIA 3个AI基础设施漏洞，并获官方致谢

安全攻防团队

2026年4月3日 17:35 广东

以下文章来源于云鼎实验室 ，作者腾讯云安全

云鼎实验室 .

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一、 引言：当AI基础设施成为攻击目标

随着大语言模型（LLM）的爆发式发展，AI 训练和推理框架已成为支撑整个行业的关键基础设施。NVIDIA Megatron-LM 作为分布式训练框架的翘楚，在 GitHub 上斩获超过15K Stars，被广泛应用于 GPT、DeepSeek、GLM 等主流大模型的训练过程。而 NVIDIA Model Optimizer 则是模型部署优化的核心工具，负责将训练好的模型量化压缩，适配TensorRT-LLM、vLLM 等推理引擎。

而近年来，Megatron-LM、vLLM、Model Optimizer等主流框架频繁披露安全漏洞，这些被视为”AI时代操作系统”的基础设施，其安全水位可能偏低，暴露了模型加载、推理服务等关键环节的安全缺陷。一旦这些漏洞被攻击者利用，其背后价值数亿美元的高性能算力资源将面临劫持风险，核心模型资产亦可能遭到窃取。腾讯安全云鼎实验室借助自研漏洞挖掘智能体VulnAgent，对这些主流AI框架进行深度安全审计，连续发现三个高危反序列化漏洞：CVE-2025-33248、CVE-2025-33247（Megatron-LM）以及 CVE-2026-24141（Model Optimizer），均获得 NVIDIA 官方致谢。

本文将以这三个漏洞为切入点，重点分析AI基础设施中因反序列化导致的安全漏洞，剖析AI基础设施面临的系统性安全风险。

二、 反序列化漏洞：AI框架中普遍存在的安全问题

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2.1 什么是反序列化漏洞？

反序列化漏洞是 Python 生态中最为危险的漏洞类型之一。当程序使用 pickle、torch.load()、numpy.load()等函数加载数据时，如果数据源被攻击者控制，便可触发任意代码执行。

在AI训练场景中，模型文件、数据集文件、量化校准数据等都需要频繁序列化/反序列化，这为攻击者提供了大量的攻击面。

2.2 为何AI框架频发此类漏洞？

可能原因：

1. 功能优先导向：AI 框架设计历史上优先考虑训练效率，安全功能滞后。PyTorch 在 2025 年发布的 2.6 版本才默认启用 weights_only=True，此前近9年（2016-2025）允许加载任意对象

2. 生态依赖复杂：PyTorch 2.6 之前版本、 NumPy 1.16.3 之前版本、Yaml 5.3.1 之前版本及 Pickle 等底层库默认允许反序列化任意对象，缺乏安全边界

3. 使用场景特殊：模型文件体积庞大（GB级别），安全校验成本高，开发者习惯直接加载，缺乏校验机制

2.3 典型案例

以下是近年来AI基础设施中已公开的反序列化相关漏洞：

| | | | | — | — | — | | 组件 | 漏洞编号 | 核心问题 | | PyTorch | CVE-2024-48063 | 分布式RPC框架中 RemoteModule 反序列化未校验输入，可远程执行任意命令 | | Keras | CVE-2024-3660 | 加载恶意模型文件时，通过 Lambda 层注入并执行任意代码，绕过 safe_mode 防护 | | Megatron-LM | CVE-2025-23354 | ensemble_classifier  脚本允许攻击者篡改输入并执行任意代码 | | MLflow | CVE-2024-37052   ~ 37060 | 模型存储、实验追踪等多个模块存在 pickle 反序列化漏洞，共计9个高危CVE | | vLLM | CVE-2025-62164 | Completions API  中通过恶意嵌入向量触发 torch.load() 反序列化，导致远程代码执行 |

可以看到，不安全的反序列化问题贯穿了从底层框架（PyTorch、Keras）到训练框架（Megatron-LM）、模型管理（MLflow）及推理服务（vLLM）的整个AI技术栈。而本文发现的三个NVIDIA CVE进一步印证了这一趋势。

三、 漏洞详解：从不安全反序列化到任意代码执行

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⚠️ 重要说明：本文涉及的漏洞均已通过 CNVD 和 NVDB 提交，并获得 NVIDIA 官方确认，官方已发布修复方案。请相关用户及时更新至最新版本以修复相关漏洞，避免因版本滞后导致运行环境暴露于安全风险之中。

3.1 Megatron-LM 反序列化漏洞

CVE-2025-33248

漏洞原理

Megatron-LM的hybrid_conversion.py 模块用于处理混合 Mamba-Transformer 架构模型在不同并行配置间的转换。这是 Megatron-LM 支持新兴架构的关键组件，直接影响模型的灵活部署能力。漏洞产生的根本原因：在加载模型文件时直接调用 torch.load()，未设置 weights_only=True 参数：

# get the latest iteration
tracker_filename = os.path.join(args.load_dir,'latest_checkpointed_iteration.txt')
withopen(tracker_filename,'r')as f:
    metastring = f.read().strip()
try:
        iteration =int(metastring)
except ValueError:
raise Exception("Invalid iteration found in latest_checkpointed_iteration.txt!")
out_iteration = iteration ifnot args.reset_iterations else0

# get model directory and model parallel ranks
input_model_dir = os.path.join(args.load_dir,'iter_{:07d}'.format(iteration))
input_sub_models = os.listdir(input_model_dir)

# load one of the model parallel ranks to get arguments
sample_model_file = os.path.join(input_model_dir, input_sub_models[0],"model_optim_rng.pt")
# 危险：直接执行恶意代码
sample_model = torch.load(sample_model_file)# 默认 weights_only=False

在 PyTorch 2.6 之前，torch.load()的默认行为允许加载任意 Python 对象，攻击者可借此执行任意代码。这意味着，一旦用户加载恶意 checkpoint 文件，攻击者精心编造的任意代码就会在目标机器上执行。

官方修复方案

CVE-2025-33248 漏洞披露后，Megatron-LM官方修复方案是强制设置 torch 版本为2.6+，从而保证 torch.load() 的参数 weights_only 默认为 True。

dependencies = ["torch>=2.6.0", "numpy", "packaging>=24.2"]

CVE-2025-33247

漏洞原理

Megatron-LM的pretrain_gpt.py 模块用于 GPT 模型预训练和 SFT（监督微调）。漏洞产生的根本原因：在于其量化配置（Quantization Recipe）加载流程中直接调用yaml.load(Loader=yaml.FullLoader), 而非使用yaml.SafeLoader。

def from_yaml_file(recipe_yaml_path:str)->"RecipeConfig":
"""Loads recipe from yaml configuration."""

ifnot HAVE_YAML:
raise ImportError("yaml is not installed. Please install it with `pip install pyyaml`.")

withopen(recipe_yaml_path,"r")as f:
# 危险：直接执行恶意代码
        config = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader)#

return RecipeConfig.from_config_dict(config)

yaml.FullLoader 支持 Python 对象构造标签，攻击者构造恶意 YAML 文件即可在加载时执行任意代码。这意味着，一旦用户加载恶意 YAML 文件，攻击者精心编造的任意代码就会在目标机器上执行。

官方修复方案

CVE-2025-33247 漏洞披露后，Megatron-LM 官方修复方案是强制设置 yaml.load() 的参数 Loader 为 SafeLoader。

withopen(recipe_yaml_path,"r")as f:
    config = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader)

3.2 Model Optimizer 反序列化漏洞（CVE-2026-24141）

漏洞原理

Model Optimizer 的 ONNX 量化模块（modelopt.onnx.quantization）是模型部署前压缩的关键步骤，用于将 FP32 模型量化为 INT8，大幅降低推理成本。漏洞产生的根本原因：在加载量化校准数据时，使用了numpy.load(allow_pickle=True)：

# 不安全的实现
calibration_data = np.load(args.calibration_data_path, allow_pickle=True)

NumPy的allow_pickle参数在True时，可加载包含任意Python对象的.npy文件，与pickle模块存在相同的安全风险。这意味着，一旦用户加载恶意文件，攻击者精心编造的任意代码就会在目标机器上执行。

官方修复方案

CVE-2026-24141漏洞披露后，Model Optimizer官方修复方案是在加载量化校准数据时采用用户的输入参数trust_calibration_data，默认值False：

calibration_data = np.load(
    args.calibration_data_path, allow_pickle=args.trust_calibration_data
)

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四、 AI基础设施面临的三重风险

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4.1 算力资产劫持风险

算力即金钱。现代 GPU 集群的算力价值远超传统服务器：

• 单卡价值高昂：NVIDIA H100单卡售价约2.5～3万美元，一个千卡训练集群的硬件价值可达数千万美元

• 训练成本惊人：据公开报道估算，GPT-4的训练成本超过1亿美元；Meta 训练 Llama 3 使用了 16,000 张 H100，消耗超过 2,000万 GPU 小时攻击者通过反序列化漏洞获得服务器控制权后，可：

• 挖矿牟利：部署加密货币挖矿程序，持续消耗高价 GPU 算力

• 算力盗用：私自运行模型训练任务，窃取企业算力资源

• 资源转售：将算力挂到黑市二次租赁，非法牟利

4.2 模型资产窃取风险

大模型训练成本动辄数百上千万美元，模型权重是企业的核心资产：

• 直接窃取：下载模型文件（数十GB至数百GB）

• 数据泄露：窃取训练数据集，可能包含敏感信息

4.3 供应链污染风险

AI模型供应链呈现**“中心化+长链条”**特征：

攻击者只需在任一环节注入恶意代码：

• 预训练模型投毒：在 Hugging Face 等平台上传含恶意 pickle 的模型文件，用户加载后即触发代码执行

• 量化数据投毒：构造恶意量化校准数据（.npy文件），在模型量化环节触发代码执行

• 训练配置投毒：发布恶意训练配置，加载时触发代码执行

此次发现的三个CVE正是典型的供应链攻击节点：

• Megatron-LM 负责训练阶段（源头）
• Model Optimizer 负责部署阶段（出口）

一旦被利用，可实现对整个AI生产链的渗透。

五、 安全缓解措施

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5.1 安全编码规范

• 禁用不安全的反序列化调用：在代码中严格避免使用 torch.load() 的默认参数，强制设置 weights_only=True；使用 yaml.SafeLoader 替代 yaml.FullLoader；禁止 numpy.load(allow_pickle=True) 加载不可信数据

• 升级依赖版本：将 PyTorch 升级至 2.6+ 版本（默认启用 weights_only=True）；将 PyYAML 升级至 6.0+ 版本；定期使用 SCA 工具扫描第三方依赖的已知漏洞

• 使用安全数据格式：优先采用 Safetensors 格式替代传统的 .pt/.pkl 模型文件，从根本上杜绝反序列化攻击面；量化校准数据使用 JSON、CSV 等纯数据格式替代 .npy（pickle模式）

• 代码安全审查：使用 SAST 工具自动化扫描 pickle.load()、torch.load()、yaml.load(FullLoader)、numpy.load(allow_pickle=True) 等危险调用模式，将安全检查纳入 CI/CD 流程

5.2 模型文件与数据完整性校验

• 来源验证：仅从官方渠道或可信源获取模型文件和预训练权重，避免使用来路不明的 checkpoint 文件

• 哈希校验：对模型文件、量化校准数据、训练配置文件进行 SHA-256 哈希校验，确保文件未被篡改

• 模型扫描：在加载前使用安全工具（如 Hugging Face 的 picklescan）扫描模型文件中是否包含恶意序列化对象

5.3 运行环境隔离

• 最小权限原则：AI 训练和推理服务以非 root 用户运行，限制文件系统和网络访问权限

• 容器化部署：使用容器隔离训练/推理环境，限制容器的系统调用能力（如通过 seccomp、AppArmor 策略）

• 网络隔离：训练集群与外部网络严格隔离，仅开放必要的数据传输通道，防止攻击者在获取代码执行权限后进行横向移动或数据外传

注：腾讯安全产品已全线支持上述漏洞的检测。

六、 结语

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此次针对 NVIDIA Megatron-LM 与 Model Optimizer 的安全研究表明，反序列化风险已成为AI基础设施中不可忽视的系统性安全短板：

1. 漏洞普遍性：三个高危漏洞分布在预训练和后训练两个关键环节，涵盖模型文件加载、量化配置解析、校准数据加载等核心流程

2. 影响严重性：可导致算力劫持、模型窃取、供应链污染，直接威胁价值数亿美元的GPU集群和核心模型资产

3. 生态脆弱性：在供应链场景下，从代码缺陷到攻击实现的路径清晰且利用门槛低，攻击者仅需构造恶意模型文件或配置文件即可触发远程代码执行

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附录：

「AI开源组件安全风险」系列一：配置缺陷，让你的 GPU 沦为矿机

END

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