Hugging Face遭惡意模型鎖定，研究揭露攻擊者濫用遠端程式碼載入散布挖礦與後門

資安業者Pluto Security揭露針對AI開源社群的惡意軟體活動Load/Mine。攻擊者在Hugging Face建立數十個偽裝成Qwen2測試模型的儲存庫，濫用Transformers框架中的trust_remote_code=True參數執行自訂Python程式碼。由於該機制具備呼叫端權限，攻擊者得以在模型權重載入前執行惡意指令。研究指出，攻擊目標主要為Xinference、GPUStack等自建推論架構、租用GPU主機及研究筆記本環境，意圖植入加密貨幣挖礦軟體、SSH後門或反向Shell，並嘗試容器逃逸。雖然相關帳號經通報後遭移除，攻擊者隨後仍以新帳號部署變種持續活動。

值得帶走的重點

• Pluto Security發現7個帳號下的31個惡意儲存庫偽裝成Qwen2測試模型，累計下載次數達32,376次。
• 攻擊利用Transformers的trust_remote_code=True設定，在模型載入前以使用者權限執行惡意Python程式碼。
• 第一波帳號遭移除後，攻擊者數日內重新部署19個儲存庫，新增反向Shell與容器逃逸工具以取得主機存取權。
• 主要鎖定Xinference、GPUStack及GPU雲端運算環境，研究人員觀察到受害環境連線礦池且錢包已獲取加密貨幣收益。