Сразу пять способов обойти PickleScan

Исследователи обнаружили сразу 5 уязвимостей, позволяющих создавать вредоносные pickle-файлы, которые успешно проходят проверку PickleScan как безопасные (тут по ссылке инструмент указан HF как официальный для скана pickle), а затем при десериализации выполняют произвольный код. Обычно мы про формат pickle 🥒 говорим скрипя зубами, а тут вообще его сканер попался! PickleScan используется при проверке моделей в ML-регистрах, CI/CD-пайплайнах и проектах, работающих с Python-моделями. Если он был единственным рубежом защиты, ранее проверенные модели стоит считать потенциально ненадежными и пересканировать.

Самая опасная — CVE-2026-56315 (CVSS 9.8). 🥒 Оказалось, что в блок-лист сканера не попали несколько модулей стандартной библиотеки Python, содержащих функции для запуска системных команд. Кроме того, найдены четыре независимых обхода через idlelib, torch.jit, numpy.f2py и profile (CVE-2025-71376, CVE-2025-71370, CVE-2025-71365, CVE-2025-71341).

Основная проблема в том, что PickleScan использует deny-list. Такой подход практически невозможно поддерживать в актуальном состоянии, так как достаточно пропустить одну новую функцию или нестандартный путь вызова, и 🍆 финита ля комедия - защита перестает работать.

По факту это далеко не первый раунд обходов PickleScan  — до этого уже были обходы от Sonatype (4 штуки, CVE-2025-1716/1889/1944/1945) и от JFrog (3 штуки, CVE-2025-10155/10156/10157), плюс отдельная история с CRC в ZIP-архивах.

🥒 Хороший пример того, почему в security критически важных инструментов allow-list значительно надежнее, чем бесконечное поддержание актуальности deny-list. Но даже allow-list для pickle — это полумера, тк сама механика __reduce__ слишком гибкая. 🤩 Поэтому в рекомендациях исследователей закономерно звучит совет переходить на safetensors/ONNX, где код просто негде исполнять (по ссылке в разделе best practices).
 
Все
🕺