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PyTorch Lightning は機械学習モデルのトレーニングやスケーリング、デプロイ等に用いられるフレームワークです。PyTorch Lightning 2.4.0 およびそれ以前のバージョンにおいて、読み込んだモデルデータのデシリアライズ時に適切な検証処理が行われていないことに起因し、悪意のあるデータを読み込んでしまう脆弱性が複数指摘されています。 指摘されている脆弱性は以下のとおりです。 PyTorch の拡張ライブラリ DeepSpeed 由来のファイルをロードする際に、モデルデータのオプティマイザやチェックポイントを事前の検証なく読み込んでしまう Python の pickle モジュールに依存する PickleSerializer クラスが、読み込むデータの安全性を検証していない 複数のノードを利用してチェックポイントファイルを読み込む _load_distributed_checkpoint コンポーネントが、ファイル読込時にデータの安全性を検証しない _lazy_load 関数がデータの遅延読み込みを行う際に、データの検証処理を適切に行わない ローカル環境やリモート環境からモデルファイルの読み込みを行う Cloud_IO モジュールが、読み込むデータの安全性を検証していない なお、2025 年 4 月 7 日現在、これらの脆弱性に CVE は採番されていません。