防范网络攻击新动向 警惕AI安全威胁
IT之家于2月10日报道，根据网络安全研究团队TheHackerNews在两天前的消息透露，网络安全研究人员在HuggingFace平台上发现了两个异常狡猾的恶意机器学习（ML）模型。
这两个模型巧妙地利用了损坏的pickle文件技术，成功规避了现有的安全检测措施。
这两者的行为模式揭示了一种名为nullifAI的策略，其核心在于明确地绕过安全防护，使模型在未被识别为恶意的情况下行动。
本文将深入分析这次发现及其背后的技术原理。
一、恶意模型的隐匿之路
在HuggingFace平台上，这两个模型看似寻常的机器学习库，但实际上却隐藏着恶意载荷。
据ReversingLabs的研究员KarloZanki揭示，这两个模型的pickle文件在文件开头就揭示了恶意的Python内容。
这些模型的恶意载荷是平台特定的反向shell，它们被设定为连接到硬编码的IP地址。
更令人惊讶的是，这些模型的成功运行似乎意味着现有的安全防御措施未能有效识别并阻止它们。
二、策略解析：nullifAI与Pickle文件的技术游戏
nullifAI的运作方式及其技术细节成为了此次研究的重点。
简单来说，这两个模型之所以能够在HuggingFace平台上避开检测，关键在于它们巧妙地利用了pickle文件的特性。
Pickle序列化格式在机器学习模型分发中十分常见，然而其允许在加载和反序列化时执行任意代码的特性，也被认为是安全隐患之一。
这两个模型利用这一特性，将恶意代码嵌入到pickle文件中。
而它们选择使用PyTorch格式进行存储，实质上是以压缩的pickle文件形式存在。
值得一提的是，虽然PyTorch默认使用ZIP格式进行压缩，但这些模型使用的是不同的7z格式压缩方式，这使得它们能够成功避开HuggingFace的Picklescan工具的恶意检测。
KarloZanki进一步指出，这些pickle文件的另一个有趣之处在于，它们在恶意载荷执行后会中断对象序列化过程，使得无法正确反编译对象。
这种技术确保了恶意代码能够顺利执行而不被察觉。
而即便是在部分反序列化后出现了反序列化错误，这些损坏的pickle文件仍然能够执行恶意代码。
Picklef文件的反序列化操作顺序至关重要。
一旦遇到损坏的指令或恶意载荷插入在pickle流的开头，就意味着安全扫描工具可能无法检测到模型的潜在风险性。
这是nullifAI策略成功的原因所在。
在这种情况下的模型执行将带来不可预测的后果和风险。
三、安全漏洞及其影响分析这两个模型的发现引起了业界的高度关注。
虽然目前这两个模型被认为更多是一个概念验证（PoC），而非真实的供应链攻击案例但对于安全界来说这仍是一个警示安全研究人员必须不断应对新的挑战这些利用机器学习模型的攻击将会更加隐蔽和难以察觉对于企业而言他们需要加强其安全防护措施并对包括pickle文件在内的数据进行严格监控此外安全意识的提升也是至关重要的包括开发人员和机器学习模型使用者在内的人都应意识到隐藏的安全风险并时刻警惕以避免遭受潜在攻击的影响四、解决方案及应对措施面对此类安全威胁我们需要采取一系列措施来加强安全防护首先对于机器学习平台而言应加强其安全检测机制以防止此类恶意模型的上传和发布其次对于企业和个人而言应避免使用未知来源的机器学习模型库并对自己的系统进行定期的安全检查此外对于使用pickle文件的场景应进行严格的安全审查以防止恶意代码的执行同时加强安全意识教育提高人们对潜在安全风险的认识和警惕性也是至关重要的五、总结与展望这两个隐藏的恶意机器学习模型为我们敲响了警钟机器学习领域的安全风险不容忽视网络安全研究人员需要持续警惕并不断提升自身的技术能力以应对日益复杂的网络攻击同时企业和个人也需要加强安全意识并采取有效措施以防范潜在的安全风险随着技术的不断发展我们对安全的追求也永无止境让我们一起努力构建一个更加安全的网络环境参考文献： IT之家 TheHackerNews ReversingLabs等媒体关于本次事件的报道和相关信息附件：相关研究报告和数据资料等附件可根据实际情况添加以提供更多背景信息和参考数据
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