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.
- 12 нояб. 2026 г.ИИ-агенты перепроверили 2000+ статей ICML 2026 и нашли ошибки, пропущенные рецензентами
- 12 нояб. 2026 г.Восемь стран и OpenAI с Anthropic обещают «рубильник» для ИИ-моделей, но без сроков и штрафов
- 12 нояб. 2026 г.Hugging Face предупреждает: волна взломов может сделать open-source ИИ менее открытым
- 12 нояб. 2026 г.OpenAI построила Control Room: рубильник для моделей, которые вышли из песочницы
Внедряйте ИИ быстрее рынка вместе с инженерами и фаундерами
Внутри Vibe Club (hamidun.com/club): еженедельные живые мастермайнды и разборы архитектуры с Жемалом Хамидуном, закрытый Tech Radar, LMS и обновляемая база из 370+ боевых скиллов.
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.