Уязвимость внедрения кода в THU-MIG yoloe (CVE-2026-111865)

В проекте THU-MIG yoloe — открытой реализации моделей детекции объектов — выявлена уязвимость, связанная с небезопасной обработкой динамически исполняемого кода. Проблема получила идентификатор CVE-2026-111865 и оценку 4.8 по шкале CVSS, что соответствует среднему уровню критичности.

Подробности

Уязвимость затрагивает функцию eval в файле ultralytics/nn/autobackend.py, относящуюся к компоненту AutoBackend Model Loading. При обработке аргументов imgsz, names и kpt_shape выполняется динамическое вычисление кода без должной нейтрализации директив (improper neutralization of directives in dynamically evaluated code, CWE-95). Иными словами, специально сформированные значения этих параметров могут привести к исполнению произвольного кода в контексте процесса, загружающего модель.

Уязвимости подвержены версии THU-MIG yoloe вплоть до коммита 40cd606cabdbe2b566d6f14a6b162c89206e9a1b. Проект не использует семантическое версионирование, поэтому точный перечень затронутых и незатронутых релизов определить невозможно. Для эксплуатации требуется локальный доступ к среде, однако публичный эксплойт уже выпущен и может применяться злоумышленниками. Разработчики были уведомлены о проблеме через issue-репорт, но пока не отреагировали.

Что делать

Поскольку официального патча на момент публикации нет, рекомендуется принять следующие меры:

• Не загружайте модели и не передавайте значения imgsz, names и kpt_shape из недоверенных источников;
• Ограничьте локальный доступ к средам, где выполняется загрузка моделей через AutoBackend, и запускайте такие процессы с минимальными привилегиями;
• Отслеживайте обновления репозитория THU-MIG yoloe и оперативно применяйте исправление после его выхода;
• Рассмотрите замену вызовов eval на безопасный разбор параметров (например, ast.literal_eval) в собственных форках проекта.

Уязвимость CVE-2026-111865 демонстрирует типичный риск, связанный с динамическим исполнением кода при загрузке ML-моделей. Несмотря на средний уровень критичности и требование локального доступа, наличие публичного эксплойта и отсутствие ответа мейнтейнеров повышают актуальность проблемы. Командам, использующим THU-MIG yoloe, следует усилить контроль над источниками моделей и параметров загрузки.

Источник: CVE Project (cvelistV5)