存在严重供应链安全风险，MLOps平台曝20多个漏洞
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内容提要
网络安全研究人员发现机器学习软件供应链存在安全风险，可能被利用来针对MLOps平台。漏洞包括固有和实现方面的缺陷，可能导致严重后果。需要加强安全措施。
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关键要点
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网络安全研究人员发现机器学习软件供应链存在安全风险，发现20多个漏洞。
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这些漏洞可能被利用来针对MLOps平台，导致严重后果，如任意代码执行和加载恶意数据集。
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固有漏洞由技术中使用的底层格式和过程引起，包括自动代码执行的风险。
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攻击者可以利用JupyterLab中的XSS漏洞执行恶意代码。
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实现漏洞包括缺乏身份验证，可能允许攻击者获得代码执行能力。
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经济利益驱动的对手可能滥用这些漏洞，例如部署加密货币矿工。
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开源LangChain和Ask Astro中发现的漏洞可能导致任意代码执行和敏感数据访问。
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安全问题在人工智能驱动的应用程序中日益突出，攻击者利用LLMs生成易受攻击的代码。
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