PyTorch’in uzaktan görev yönetim sisteminin bütünlüğü inceleniyor, çünkü birden fazla sunucu arasındaki faaliyetleri koordine etme mekanizmasında önemli bir yazılım açıklığı tespit edildi. Geniş çapta kullanılan bir makine öğrenimi kütüphanesi olan PyTorch, torch.distributed.rpc olarak bilinen dağıtık Bir Uzak Prosedür Çağrısı (RPC) çerçevesini kullanır. Bu alt sistem, büyük ölçekli yapay zeka (AI) projelerinde genellikle görülen karmaşık işleme görevlerinin iş yükünü etkili bir şekilde paylaşabilen, makinelerden oluşan bir kümenin konuşmasını ve işbirliği yapmasını sağlamak için önemlidir.
Tipik bir düzenlemede, ağlı bilgisayarlar genellikle işçiler veya denetleyiciler olarak belirlenir, ‘işçiler’ merkezi bir ‘ana’ düğümden alınan hesaplama talimatlarını yürütmekten sorumludur. İşte burada zafiyetin özü yatıyor: PyTorch’un mevcut modeli, bu talimatların – PythonUDFs (Kullanıcı Tanımlı Fonksiyonlar) olarak paketlenip ana düğüme gönderilmesine ve zararlı komutlara karşı hiçbir koruma sağlanmaksızın yürütülmesine izin veriyor. Bu güvenlik protokollerindeki bu boşluk özellikle 2.2.2 sürümünden önceki sürümlerde yaygın olarak bulunuyordu.
Sorunun özü, PyTorch’un 2.2.2’den önceki sürümlerinin tehlikeli yerleşik Python fonksiyonlarının, özellikle eval fonksiyonunun kullanımını kısıtlamamasıdır. Eval fonksiyonunun kullanımı önemli bir risk oluşturabilir, çünkü sunucunun işletim sisteminde herhangi bir komut çalıştırabilir ve kötü niyetli faaliyetlere kapı aralayabilir.
Bilgi güvenliği uzmanları, iyi organize edilmiş bir saldırının ana düğümü hedef alabileceğini ve RPC açıklığını uzaktan kod yürütme için kullanabileceğini dile getirdiler. Bu tür bir saldırı, ana düğümü tehlikeye atabilir ve AI’nın hassas ve patentli verilerine yetkisiz erişime neden olabilir. Bu, kullanıcıların PyTorch kurulumlarını en son, daha güvenli sürüme güncellemeleri için acil bir ihtiyaç olduğunu vurgular.
Sorular ve Yanıtlar:
– PyTorch nedir?
PyTorch, görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılan, Facebook’un Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı (FAIR) tarafından geliştirilen temelde Torch kütüphanesine dayalı açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir.
– Bir Uzak Prosedür Çağrısı (RPC) çerçevesi nedir?
Bir RPC çerçevesi, bir bilgisayar programının, ağ üzerinde başka bir adres alanında (genellikle paylaşılan ağ üzerinde başka bir bilgisayarda) bir alt programın veya prosedürün çalışmasına neden olmasına izin verir ve ağ iletişiminin ayrıntılarını soyutlar.
– PyTorch açığı neden önemlidir?
PyTorch’un RPC çerçevesindeki belirlenen açık, saldırganların etkilenen sunucularda keyfi kod çalıştırmasına izin verebileceği için, sistemin güvenliğini ve AI modellerinin ve verilerinin bütünlüğünü tehlikeye atabilir.
Ana Zorluklar ve Tartışmalar:
PyTorch’ta keşfedilen gibi güvenlik açıkları ile ilişkili önemli bir zorluk, tüm kullanıcıların yazılımlarını zamanında yamalı sürüme güncellediklerinden emin olmaktır. Güncellemeler hakkında yavaş hareket eden veya açıktaki zafiyetlerden habersiz olan kullanıcılar uzun bir süre riske devam edebilir.
Diğer bir sorun, güvenliği işlevsellikle dengelemektir. RPC sistemleri, yetkisiz kullanımı önlerken çeşitli ve karmaşık görevlere izin vermek için yeterince esnek olmalıdır. Bu dengeyi sağlamak genellikle zor olup, siber güvenlik topluluğunda devam eden bir araştırma ve tartışma konusudur.
Avantajlar ve Dezavantajlar:
Avantajlar:
– PyTorch’un dağıtılmış RPC çerçevesi, birden fazla makinede karmaşık AI görevlerinin etkili işlenmesine olanak tanır, hesaplamanın hızlanmasını sağlar ve büyük ölçekli makine öğrenme modellerini mümkün kılar.
– PythonUDFs, geliştiricilerin özel işlemleri tanımlaması için esneklik ve kolaylık sağlar.
Dezavantajlar:
– PythonUDF’lerin kısıtlamalar olmadan çalışmasına izin vermek, belirlenen risk gibi ciddi güvenlik risklerine yol açabilir, AI verilerinin ve modellerinin güvenliğini ve gizliliğini tehlikeye atabilir.
– Bu tür güvenlik zafiyetlerini hafifletmek genellikle zamanında güncelleme gerektirir ve güncellemeler geriye dönük uyumlu değilse iş akışını bozabilir.
Makine öğrenimi kütüphaneleri hakkında daha fazla araştırma yapmak veya AI araçlarında güvenlik açıklarını takip etmek isteyenler için PyTorch’un ana sitesini ziyaret etmek esastır. Ana web sitesine buradan erişebilirsiniz: PyTorch. URL’lerin doğru ve güvenli olduğundan emin olmak için her zaman dikkatli olun.