Identifiées comme CVE-2025-33236 avec un score CVSS de 7,8 pour NeMo, ces failles transforment les modèles d’IA en vecteurs d’exécution de code à distance. Le chargement d’un modèle malveillant peut suffire à donner à un attaquant un accès total au système, avec des risques d’exfiltration de données, d’accès aux identifiants cloud et aux infrastructures de production.
Dans le détail, NVIDIA NeMo exécute automatiquement du code Python intégré aux modèles importés depuis HuggingFace. De son côté, Meta PyTorch présente une faille permettant de contourner le mécanisme de sécurité weights_only=True, pourtant recommandé.
Ces vulnérabilités concernent des environnements critiques, notamment les clusters GPU et les pipelines de machine learning, souvent connectés à des données sensibles et à des ressources cloud. Selon Cato Networks, une seule importation de modèle compromis peut suffire à établir un point d’ancrage au cœur des systèmes de production.
Cette recherche met en lumière un angle mort dans la chaîne d’approvisionnement de l’IA. Contrairement aux logiciels traditionnels, les modèles d’IA sont encore largement considérés comme de simples données, alors qu’ils peuvent embarquer du code exécutable. Cato Networks souligne l’absence de contrôles de sécurité équivalents à ceux appliqués aux dépendances logicielles.
Les vulnérabilités ont été découvertes entre septembre et décembre 2025. NVIDIA a reconnu la faille en février 2026 et procédé à sa divulgation publique, tandis que le signalement concernant Meta PyTorch a été classé hors périmètre par l’éditeur.
Plus d’informations disponibles dans l’article de blog correspondant.
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