Le point d’ancrage interne : un pod de conversion

Depuis là, pour pénétrer l’infra de Hugging Face, l’agent a d’abord tenté un SSRF. Mais il s’est heurté à une liste d’autorisations. Pour la contourner, il a forcé le serveur à interagir avec ses ressources locales plutôt que d’aller chercher des ressources externes. Cela a ouvert la voie à l’exploitation du pipeline de traitement des datasets. Via deux vecteurs visant chacun le chargeur de configurations.

L’un a impliqué un dataset malveillant qui ciblait des fichiers au format HDF5. Ceux-ci déclaraient que leurs données brutes se trouvaient dans un chemin local du système de fichiers du worker. L’agent a pu, par ce biais, récupérer les variables d’environnement – dont des secrets. Ainsi que le code source dudit worker ; ce qui lui a donné la carte du fonctionnement interne. L’autre vecteur est une vulnérabilité dans le moteur de rendu.

Elle a permis l’injection d’un template Jinja2, avec une expression à la place d’un champ numérique. Au final, l’agent a pu remonter l’arbre d’objets Python jusqu’à la fonction lui permettant d’exécuter du code arbitraire dans un pod de conversion sur le cluster de production. Ce pod a servi de point d’ancrage dans le réseau interne.