Crítica

mamba language model framework vulnerable to insecure deserialization when loading pre-trained models from HuggingFace Hub

  • Publicada: 12.05.2026
  • Actualizado: 11.10.2026 12:20

The mamba language model framework thru 2.2.6 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) when loading pre-trained models from HuggingFace Hub. The MambaLMHeadModel.from_pretrained() method uses torch.load() to load the pytorch_model.bin weight file without enabling the security-restrictive weights_only=True parameter. This allows the deserialization of arbitrary Python objects via the pickle module. An attacker can exploit this by publishing a malicious model repository on HuggingFace Hub. When a victim loads a model from this repository, arbitrary code is executed on the victim's system in the context of the mamba process.

Software afectado

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PlataformaPaqueteVersiones vulnerablesCorregida en
Python (PyPI) mamba-ssm <= 2.2.6 sin corrección

Referencias

Puntuación CVSS 9.8/10
Vector CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
Debilidad (CWE)
CWE-502
Plataforma
Python (PyPI)
Paquete
mamba-ssm
Publicada
12.05.2026
Actualizado
11.10.2026 12:20

Fuentes y licencias

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-pq2f-x424-6fjm - CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-406 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

Historial de vulnerabilidades: mamba-ssm

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