NVIDIA NeMo 库在所有平台上包含一个漏洞，存在于模型加载组件中，攻击者可以通过加载带有恶意构造元数据的 .nemo 文件来导致代码注入。一个

此漏洞的潜在影响非常严重。攻击者可以利用该漏洞在受影响的系统上执行任意代码，从而完全控制系统。这可能导致敏感数据泄露、系统被破坏、甚至被用于发起进一步的攻击。攻击者可以利用恶意 .nemo 文件，在目标系统上执行恶意脚本或程序，从而窃取数据、安装恶意软件或破坏系统配置。由于 NeMo Framework 广泛应用于机器学习和自然语言处理领域，因此该漏洞的潜在影响范围非常广泛。

Organizations and developers utilizing NVIDIA NeMo Framework for building and deploying conversational AI models are at risk. This includes those using NeMo in production environments, particularly those handling sensitive data or integrating with critical systems. Users relying on untrusted sources for .nemo files are at heightened risk.

• python / model-loading:

import nemo
import hashlib

def check_nemo_file(filepath):
    try:
        with open(filepath, 'rb') as f:
            file_content = f.read()
            hash_value = hashlib.sha256(file_content).hexdigest()
            # Compare hash against known malicious hashes (if available)
            if hash_value in ['malicious_hash_example']: # Replace with actual hashes
                print(f"Potential malicious file detected: {filepath}")
                return True
            return False
    except Exception as e:
        print(f"Error processing file: {e}")
        return False

# Example usage
filepath = 'path/to/your/nemo_file.nemo'
if check_nemo_file(filepath):
    print("File is potentially malicious.")
else:
    print("File appears safe.")

• generic web: Check for unusual file extensions (.nemo) being uploaded or processed by NeMo-based applications.

1. 2025-08-13Disclosure

   disclosure

1. 已保留2025-01-14
2. 发布日期2025-08-13
3. 修改日期2026-02-26
4. EPSS 更新日期2026-03-23

最有效的缓解措施是立即升级到 NVIDIA NeMo Framework 2.3.2 或更高版本。如果无法立即升级，可以考虑以下临时缓解措施：限制对 .nemo 文件的访问权限，确保只有授权用户才能加载这些文件。对 .nemo 文件的元数据进行严格验证，以防止恶意代码注入。实施网络隔离措施，限制对受影响系统的访问。监控系统日志，以检测任何可疑活动。在升级后，请验证新版本是否已成功安装并修复了漏洞，可以通过尝试加载一个已知安全的 .nemo 文件来确认。