MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine schwerwiegende Sicherheitslücke in PyTorch, einem der am weitesten verbreiteten Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen, wurde entdeckt. Diese Schwachstelle, bekannt als CVE-2025-32434, ermöglicht es Angreifern, beliebigen Code auf Systemen auszuführen, die KI-Modelle laden, selbst wenn Schutzmechanismen wie weights_only=True aktiviert sind.
Die Entdeckung dieser kritischen Sicherheitslücke in PyTorch, die alle Versionen bis einschließlich 2.5.1 betrifft, hat in der KI-Community für erhebliche Besorgnis gesorgt. Die Schwachstelle ermöglicht es Angreifern, durch die Umgehung der weights_only=True-Einstellung, die bisher als sicher galt, beliebigen Code aus der Ferne auszuführen. Diese Erkenntnis widerspricht direkt den bisherigen Empfehlungen der PyTorch-Dokumentation.
Die Sicherheitslücke wurde von dem Forscher Ji’an Zhou aufgedeckt, der demonstrierte, dass die Schutzmaßnahmen von PyTorch nicht ausreichen, um bösartigen Code in Modelldateien zu verhindern. Dies unterstreicht die dynamische Natur der Sicherheitsherausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens. Die PyTorch-Entwickler fordern alle Nutzer dringend auf, sofort auf die Version 2.6.0 zu aktualisieren, die über pip verfügbar ist.
Betroffen sind alle Anwendungen, Forschungstools und Cloud-Dienste, die auf die Funktion torch.load() mit ungepatchten PyTorch-Versionen angewiesen sind. Dazu gehören Systeme, die für Inferenz, föderiertes Lernen und Modell-Hub-Integrationen konzipiert sind. Ein Angreifer könnte leicht ein manipuliertes Modell in ein öffentliches Repository hochladen oder es in eine Software-Lieferkette einschleusen.
Die Gefährlichkeit dieser Schwachstelle wird durch ihre Einstufung als kritisch unterstrichen, mit einem CVSS 4.0-Score von 9.3. Dies bedeutet, dass keine besonderen Privilegien, Benutzerinteraktionen oder fortgeschrittene Exploitationstechniken erforderlich sind, was sie besonders gefährlich für reale Anwendungen macht.
Um die Sicherheit ihrer Systeme zu gewährleisten, sollten alle PyTorch-Nutzer sofort auf die Version 2.6.0 aktualisieren, bestehende KI-Modelle auditieren, insbesondere solche aus Drittanbieter- oder öffentlichen Repositories, und offizielle Sicherheitskanäle wie die PyTorch GitHub Security-Seite im Auge behalten.
Die Entdeckung der CVE-2025-32434-Schwachstelle in PyTorch zeigt, dass selbst weit verbreitete und vertrauenswürdige Frameworks nicht vor schwerwiegenden Sicherheitslücken gefeit sind. Diese kritische Schwachstelle, die alle PyTorch-Versionen bis 2.5.1 betrifft, erlaubt die Ausführung von Remote-Code, selbst wenn weights_only=True aktiviert ist. Um Systeme zu schützen, müssen Nutzer sofort auf PyTorch 2.6.0 aktualisieren, bestehende Modelle auditieren und offizielle Sicherheitskanäle genau beobachten.
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