Уязвимость CVE-2026-115802 в InternScience InternAgent: загрузка LoRA из недоверенного источника
В InternScience InternAgent 1.5.0 обнаружена уязвимость (CVSS 5.3, средний уровень), связанная с загрузкой LoRA-адаптеров из недоверенной среды. Проблема затрагивает функцию train в файле tasks/AutoChem/code/experiment.py и позволяет удалённое использование эксплойта, уже доступного публично. Касается команд, применяющих InternAgent для экспериментов с дообучением моделей.
Подробности
Уязвимость затрагивает InternScience InternAgent версии 1.5.0. Проблема локализована в функции train файла tasks/AutoChem/code/experiment.py, относящегося к компоненту LoRA Loading. При обработке аргумента base_model_name_or_path происходит включение функциональности из недоверенной сферы контроля: значение параметра не проверяется должным образом, что позволяет подставить путь к модели или адаптеру из внешнего, неконтролируемого источника. По шкале CVSS уязвимости присвоен балл 5.3 — средний уровень критичности. Атака может быть инициирована удалённо. Важно отметить, что эксплойт уже стал общедоступным, а значит, может применяться злоумышленниками на практике. Публичное раскрытие деталей существенно повышает риск эксплуатации, поскольку снижает порог входа для атакующих. Сценарий эксплуатации связан с загрузкой LoRA-адаптеров: если аргумент base_model_name_or_path формируется на основе внешних данных или пользовательского ввода без валидации, злоумышленник может повлиять на то, какая именно модель или адаптер будет загружен. Это создаёт предпосылки для выполнения недоверенного кода или подключения вредоносных артефактов в контексте эксперимента.Что делать
Рекомендуется в первую очередь проверить, используется ли InternScience InternAgent версии 1.5.0 в вашей инфраструктуре. Если да — ограничьте возможность передачи произвольных значений в аргумент base_model_name_or_path: валидируйте пути к моделям по белому списку, не принимайте значения из недоверенных источников и не запускайте эксперименты с адаптерами, происхождение которых не подтверждено. До выпуска официального исправления применяйте компенсирующие меры: изолируйте среду выполнения экспериментов, ограничьте сетевой доступ для процессов, загружающих LoRA-адаптеры, и контролируйте целостность используемых артефактов моделей. Следите за обновлениями от производителя InternScience и оперативно устанавливайте патчи, как только они станут доступны. Также целесообразно провести аудит существующих конфигураций и журналов на предмет попыток подстановки подозрительных значений base_model_name_or_path, особенно если система доступна удалённо или используется совместно несколькими командами. Итог: CVE-2026-115802 — уязвимость среднего уровня критичности с публично доступным эксплойтом, требующая внимания со стороны команд, работающих с InternAgent 1.5.0. Ключевые меры — валидация параметров загрузки LoRA, изоляция среды и своевременное обновление продукта.Источник: CVE Project (cvelistV5)