mamba language model framework vulnerable to insecure deserialization when loading pre-trained models from HuggingFace Hub
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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| Plataforma | Paquete | Versiones vulnerables | Corregida en |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | mamba-ssm | <= 2.2.6 | sin corrección |
Referencias
- 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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