Hugging Face и ClawHub компрометированы: вредонос в сотнях моделей ИИ
В Hugging Face обнаружены сотни вредоносных моделей ИИ. Они скрыты среди более чем миллиона легальных моделей, используемых ИИ-компаниями. Вредонос выполняет произвольный код на машинах разработчиков. ClawHub тоже скомпрометирован. Это первая крупная атака на инфраструктуру ИИ-индустрии.
AI-обработка оригинала TNW; редакция Hamidun News
Хранилища машинных моделей Hugging Face и ClawHub систематически компрометированы. В них найдены сотни вредоносных моделей, которые выполняют произвольный код на машинах разработчиков.
Что произошло
Hugging Face — центральный репозиторий, где хранятся более миллиона ML-моделей, которые используют практически все ИИ-компании планеты. Обнаружено, что среди них находятся сотни вредоносных моделей, маскирующихся под легальные. Это первая крупная supply chain атака на ИИ-инфраструктуру. Вредоносные модели всплыли как результат неправильно настроенной безопасности. Hugging Face позволяет любому пользователю загружать модели, и этим воспользовались злоумышленники. ClawHub, хранилище агентских навыков, тоже скомпрометирован через загруженные пользователями модули.
Масштаб атаки *
Сотни вредоносных моделей в Hugging Face Скрыты среди более чем миллиона легальных моделей Затрагивают API и приватные проекты разработчиков ClawHub и другие хранилища также компрометированы Первая систематическая атака на ML-инфраструктуру ## Как работает вредонос Вредонос попадает в модель на этапе её загрузки. Когда разработчик скачивает модель через Hugging Face SDK или импортирует её в код, происходит инициализация. Именно на этом этапе выполняется вредоносный код. Что он может делать: выполнять произвольный код на машине, красть данные из рабочей среды разработчика, устанавливать бэкдоры для удалённого доступа, компрометировать production-системы при деплое заражённой модели, распространяться на зависимые проекты через цепь зависимостей.
Почему это опасно
Разработчики ИИ относятся к Hugging Face как к эквиваленту npm или PyPI — выкачивают модели как зависимости, не проверяя код. Никто не ревьюит содержимое ML-моделей вручную, потому что это невозможно в масштабе. Вредоносная модель может дремать месяцами в боевой системе, ждущая специфического условия, или работать скрытно, собирая данные исподволь. Это классическая supply chain атака, но в ИИ-контексте она ещё опаснее, потому что заражена не библиотека, а готовый к запуску код с полными правами.
Что это значит Инфраструктура ИИ-разработки стала серьёзной мишенью.
Индустрии нужны срочные меры: механизмы проверки кода моделей, изоляция выполнения при загрузке, более строгие требования к загрузке в центральные репозитории. Это станет необходимым требованием для работы с открытыми моделями.
- 29 окт. 2026 г.Baidu выпустила Unlimited-OCR 2: OCR ускорился до 7 раз на 100 страницах
- 29 окт. 2026 г.Black Forest Labs выпустила FLUX.3 Klein: 1024×1024 за 2 секунды на H100
- 28 окт. 2026 г.Liquid AI выпустила LFM2.5-24B-A2B: агент с 2B активных параметров
- 28 окт. 2026 г.PyTorch 2.15 ускорил MoE-модели на Mac в 5–6,5 раза и принёс FP8
Соберите рабочего ИИ-агента или сервис своими руками без ручного кода
В Академии Жемала Хамидуна (academy.hamidun.com) открыт бесплатный 72-часовой тест-драйв: интерактивные скетч-уроки по Claude Code и Cursor, живой Tech Radar и готовые шаблоны агентов.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.