人工智能大模型框架核弹级漏洞复现

主要观点总结

本文介绍了llama.cpp中的分布式推理存在的两个漏洞：任意地址写和任意地址读。这两个漏洞源于rpc-server功能中的数据结构rpc_tensor的不安全性检测。文章提供了漏洞的细节、PoC（Proof of Concept）复现方法和漏洞利用思路。

关键观点总结

关键观点1: 漏洞概述

llama.cpp中的分布式推理存在两个组合漏洞：任意地址写和任意地址读。

关键观点2: 漏洞细节

漏洞源于rpc-server功能中的数据结构rpc_tensor的不安全性检测。攻击者可以通过控制rpc_tensor结构中的data指针成员来实现任意地址的写入和读取。

关键观点3: 复现方法

通过构建llama.cpp项目并运行rpc-server，然后使用提供的PoC进行攻击来复现漏洞。

关键观点4: 漏洞利用思路

可以利用这两个漏洞来修改llama.cpp运行时会调用的函数指针，或者通过任意地址读获取libc基址，然后伪造IOFILE结构体修改puts会调用的libc.got为exit，通过触发IO操作反弹shell。

关键观点5: 影响

漏洞允许远程命令执行，控制推理节点，对系统构成安全威胁。

关键观点6: 其他注意事项

llama.cpp的分布式推理存在一些安全问题，开发团队已经将其标注为实验性并明确表示在稳定之前不会接受与其相关的进一步公告。