开源AI/ML模型曝出30余个漏洞，可能导致远程代码执行与信息窃取风险
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内容提要
开源AI和机器学习模型中发现三十多个安全漏洞，部分漏洞可能导致远程代码执行和信息泄露。严重漏洞包括Lunary的IDOR和访问控制问题，以及ChuanhuChatGPT的路径遍历漏洞。Protect AI推出了静态代码分析器Vulnhuntr，以识别Python代码中的安全问题。
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关键要点
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开源AI和机器学习模型中发现三十多个安全漏洞，部分可能导致远程代码执行和信息泄露。
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严重漏洞包括Lunary的IDOR和访问控制问题，以及ChuanhuChatGPT的路径遍历漏洞。
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Lunary的CVE-2024-7474和CVE-2024-7475漏洞允许未经授权的数据访问和敏感信息泄露。
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ChuanhuChatGPT的路径遍历漏洞可能导致任意代码执行和敏感数据暴露。
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LocalAI发现的两个漏洞可能允许恶意行为者执行任意代码和猜测有效的API密钥。
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Protect AI推出了静态代码分析器Vulnhuntr，用于识别Python代码中的安全问题。
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Vulnhuntr通过将代码分解成小块来标记潜在的安全问题，确保不影响LLM上下文窗口。
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Mozilla的0Day调查网络发现新越狱技术，利用十六进制格式和表情符号编码绕过OpenAI ChatGPT的防护措施。
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语言模型缺乏深入的上下文意识，可能导致安全漏洞的产生。
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延伸问答
开源AI和机器学习模型中发现了多少个安全漏洞？
发现了三十多个安全漏洞。
Lunary模型中有哪些严重的安全漏洞？
Lunary模型中有CVE-2024-7474和CVE-2024-7475两个严重漏洞。
ChuanhuChatGPT的路径遍历漏洞可能导致什么后果？
该漏洞可能导致任意代码执行和敏感数据暴露。
Protect AI推出了什么工具来识别安全问题？
Protect AI推出了静态代码分析器Vulnhuntr。
LocalAI发现的漏洞有哪些潜在风险？
LocalAI的漏洞可能允许恶意行为者执行任意代码和猜测有效的API密钥。
为什么语言模型会产生安全漏洞？
因为语言模型缺乏深入的上下文意识，无法评估每个步骤的安全性。
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