HuggingFace上22.1%的已知漏洞模型仍在5000多个仓库中被活跃引用

该论文基于InsightDB标记的16,977个已知漏洞模型，通过大规模实证研究揭示了AI供应链中不安全模型的采用与传播现状。研究发现，尽管这些模型已被公开标记为存在严重漏洞（如不安全的序列化和架构后门），它们仍出现在超过21,000个代码位置中，涉及5,000多个开源仓库，其中3,757个不同模型（占比22.1%）在至少一个项目中被主动引用。

研究团队利用结合代码属性图提取与定制频繁子图挖掘方法的管道，深入分析了开发者集成这些模型的模式。分析结果明确显示，在所有检测到的模式中，没有任何证据表明存在来源验证或模型清洗逻辑。开发者普遍绕过安全参数，或将信任委托给框架的宽松默认设置。这一发现证实，仅扫描模型文件本身不足以保障安全，因为漏洞往往在下游集成环节被激活。

事实层面，研究量化了漏洞模型在开源生态中的渗透率及缺乏防护的现状；推断层面，这表明当前的自动化扫描工具若缺乏上下文感知能力，将无法阻断实际风险；猜测层面，随着Agent和MCP等复杂调用模式的普及，此类因缺乏验证导致的供应链攻击面可能会进一步扩大，亟需在应用层建立更严格的集成护栏。