🇰🇷 한글 설명
Open Neural Network Exchange(ONNX) 1.20.1 이하 버전에서 onnx.hub.load() 함수의 저장소 신뢰 검증 로직 결함으로 인해 보안 제어가 우회됩니다. silent=True 파라미터를 사용하면 모든 보안 경고와 확인 프롬프트가 억제되어, 모델 로드 시 사용자의 개입 없이 민감한 파일을 탈취하는 공급망 공격이 가능해집니다.
💡 쉬운 설명
머신러닝 모델을 불러올 때 보안 경고를 강제로 끄는 기능이 악용될 수 있는 취약점입니다. 해커가 만든 악성 모델을 실행하기만 해도 컴퓨터 내의 중요한 비밀번호나 인증 키가 몰래 빠져나갈 수 있습니다.
🇺🇸 원문 (English)
Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. In versions up to and including 1.20.1, a security control bypass exists in onnx.hub.load() due to improper logic in the repository trust verification mechanism. While the function is designed to warn users when loading models from non-official sources, the use of the silent=True parameter completely suppresses all security warnings and confirmation prompts. This vulnerability transforms a standard model-loading function into a vector for Zero-Interaction Supply-Chain Attacks. When chained with file-system vulnerabilities, an attacker can silently exfiltrate sensitive files (SSH keys, cloud credentials) from the victim's machine the moment the model is loaded. As of time of publication, no known patched versions are available.
📍 영향받는 시스템
ONNX (Open Neural Network Exchange) versions up to and including 1.20.1
⚔️ 공격 벡터
악성 모델이 포함된 저장소에서 silent=True 옵션을 사용하여 사용자 경고 없이 모델을 로드하는 공급망 공격
🛡️ 대응 방법
패치 버전이 출시될 때까지 onnx.hub.load() 호출 시 silent=True 파라미터 사용을 금지하고, 신뢰할 수 없는 출처의 모델 로드를 차단하십시오.
🔧 검증 코드
출력된 버전이 1.20.1 이하인 경우 해당 취약점에 노출된 상태입니다.
pip show onnx | grep Version