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VULNERABILIDADDetectada 23 OCT · 14:27

CVE-2026-57845 Deserialización insegura de pickle en Hugging Face Datasets vía el builder pandas

Un archivo pickle malicioso cargado mediante el builder empaquetado pandas obsoleto se procesa en Pandas._generate_tables con pandas.read_pickle() sin validación. Al llamar datasets.load_dataset("pandas", data_files=...), el payload __reduce__ embebido ejecuta código con los privilegios del proceso víctima. Afecta hasta la versión 5.1.0.

8.8ALTA

CVSS 3.1

  • CVSS 4.08.7 · alta
  • Probabilidad de explotación0,6 %
  • Explotada activamenteNo confirmada
  • Exploit públicoNo conocido

Afectados

  • huggingface datasets

    hasta 5.1.0

Qué hacer

  1. Verificá si usás datasets y en qué versión.
  2. Actualizá a la versión corregida que indique el fabricante en su aviso o aplicá su mitigación.
  3. Revisá registros y accesos de los sistemas expuestos para descartar un uso previo.

Calculadora CVSS

CVSS 3.1 · 8.8 ALTA

CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:R/S:U/C:H/I:H/A:H

  • Vector de ataqueRed
  • Complejidad del ataqueBaja
  • Privilegios requeridosNinguno
  • Interacción del usuarioRequerida
  • AlcanceSin cambio
  • ConfidencialidadAlta
  • IntegridadAlta
  • DisponibilidadAlta

CVSS 4.0 · 8.7 ALTA

CVSS:4.0/AV:N/AC:L/AT:N/PR:N/UI:P/VC:H/VI:H/VA:H/SC:N/SI:N/SA:N

  • Vector de ataqueRed
  • Complejidad del ataqueBaja
  • Requisitos del ataqueNinguno
  • Privilegios requeridosNinguno
  • Interacción del usuarioPasiva
  • Confidencialidad (sistema vulnerable)Alta
  • Integridad (sistema vulnerable)Alta
  • Disponibilidad (sistema vulnerable)Alta
  • Confidencialidad (sistemas posteriores)Ninguna
  • Integridad (sistemas posteriores)Ninguna
  • Disponibilidad (sistemas posteriores)Ninguna

Descripción original

Hugging Face Datasets through 5.1.0 contains an insecure deserialization vulnerability that allows attackers to execute arbitrary Python code by crafting a malicious pickle file loaded through the deprecated pandas packaged builder. Attackers can supply a pickle-backed dataset that is processed by Pandas._generate_tables via pandas.read_pickle() without validation, so when a victim calls datasets.load_dataset("pandas", data_files=...), the embedded __reduce__ payload executes code with the victim process's privileges.

Referencias (3)

Resumen traducido automáticamente de la descripción original. Fuente: Nureq Monitor. Cómo funciona.