Bollettini sulla sicurezza

Di seguito vengono descritti tutti i bollettini sulla sicurezza relativi a Vertex AI.

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GCP-2026-012

Pubblicato il: 20/02/2026

Descrizione Gravità Note

In Google Cloud Vertex AI, è stata identificata una vulnerabilità che coinvolge la denominazione prevedibile dei bucket in Vertex AI Experiments dalla versione 1.21.0 fino alla versione 1.133.0 (esclusa).

Che cosa devo fare?

Per la mitigazione non è necessaria alcuna azione da parte del cliente.

CVE-2026-2473 consente a un aggressore remoto non autenticato di ottenere l'esecuzione di codice remoto cross-tenant, il furto di modelli e l'avvelenamento utilizzando la pre-creazione di bucket Cloud Storage con nomi prevedibili (Bucket Squatting). Questa vulnerabilità è stata identificata nella versione 1.21.0 di Vertex AI Experiments ed è elencata in CVE-2026-2473. Le mitigazioni sono già state applicate alla versione 1.133.0 e successive.

 Alta CVE-2026-2473

GCP-2026-011

Pubblicato il: 20/02/2026

Descrizione Gravità Note

È stata identificata una vulnerabilità di cross-site scripting (XSS) memorizzata in _genai/_evals_visualization in Google google-cloud-aiplatform (visualizzazione dell'SDK Vertex AI Python) su Exclusively-Hosted-Service.

Che cosa devo fare?

Per ricevere la correzione, i clienti dovranno aggiornare l'SDK Python google-cloud-aiplatform alla versione 1.131.0 (rilasciata il 16/12/2025) o successive.

CVE-2026-2472 consente a un malintenzionato remoto non autenticato di eseguire codice JavaScript arbitrario nell'ambiente Jupyter o Colab di una vittima utilizzando l'inserimento di sequenze di escape di script nei risultati della valutazione del modello o nei dati JSON del set di dati. Questa vulnerabilità è stata identificata in Google google-cloud-aiplatform (SDK Vertex AI Python) prima della versione 1.131.0 ed è elencata in CVE-2026-2472.

 Alta CVE-2026-2472

GCP-2023-036

Pubblicato il: 30/10/2023

Descrizione Gravità Note

Deep Learning VM Images è un insieme di immagini di macchine virtuali preconfezionate con un framework di deep learning pronto per essere eseguito immediatamente. Di recente è stata scoperta una vulnerabilità di scrittura fuori dai limiti nella funzione `ReadHuffmanCodes()` della libreria `libwebp`. Ciò potrebbe influire sulle immagini che utilizzano questa libreria.

Google Cloud esegue la scansione continua delle immagini pubblicate pubblicamente e aggiorna i pacchetti per garantire che le distribuzioni patchate siano incluse nelle ultime release disponibili per l'adozione da parte dei clienti. Le Deep Learning VM Image sono state aggiornate per garantire che le immagini VM più recenti includano le distribuzioni patchate. I clienti che adottano le immagini VM più recenti non sono esposti a questa vulnerabilità.

Che cosa devo fare?

I clienti diGoogle Cloud che utilizzano immagini VM pubblicate devono assicurarsi di adottare le immagini più recenti e che i loro ambienti siano aggiornati in base al modello di responsabilità condivisa.

CVE-2023-4863 potrebbe essere sfruttata da un malintenzionato per eseguire codice arbitrario. Questa vulnerabilità è stata identificata in Google Chrome prima della versione 116.0.5845.187 e in `libwebp` prima della versione 1.3.2 ed è elencata in CVE-2023-4863.

 Alta CVE-2023-4863

GCP-2023-029

Pubblicato il: 03/10/2023

Descrizione Gravità Note

TorchServe viene utilizzato per ospitare i modelli di machine learning PyTorch per la previsione online. Vertex AI fornisce container predefiniti per l'erogazione di modelli PyTorch che dipendono da TorchServe. Di recente sono state scoperte vulnerabilità in TorchServe che consentirebbero a un malintenzionato di assumere il controllo di un deployment di TorchServe se la relativa API di gestione dei modelli è esposta. I clienti con modelli PyTorch di cui è stato eseguito il deployment nella previsione online di Vertex AI non sono interessati da queste vulnerabilità, poiché Vertex AI non espone l'API di gestione dei modelli di TorchServe. I clienti che utilizzano TorchServe al di fuori di Vertex AI devono adottare precauzioni per garantire che i deployment siano configurati in modo sicuro.

Che cosa devo fare?

I clienti di Vertex AI con modelli di cui è stato eseguito il deployment che utilizzano i container di servizio PyTorch predefiniti di Vertex AI non devono intraprendere alcuna azione per risolvere le vulnerabilità, poiché i deployment di Vertex AI non espongono il server di gestione di TorchServe a internet.

I clienti che utilizzano i container PyTorch predefiniti in altri contesti o che utilizzano una distribuzione di TorchServe personalizzata o di terze parti devono:

  • Assicurati che l'API di gestione dei modelli di TorchServe non sia esposta a internet. L'API di gestione dei modelli può essere limitata all'accesso locale solo assicurandosi che management_address sia associato a 127.0.0.1.
  • Utilizza l'impostazione allowed_urls per assicurarti che i modelli possano essere caricati solo dalle fonti previste.
  • Esegui l'upgrade di TorchServe alla versione 0.8.2, che include mitigazioni per questo problema, il prima possibile. Per precauzione, Vertex AI rilascerà container predefiniti corretti entro il 13/10/2023.

Quali vulnerabilità vengono affrontate?

L'API di gestione di TorchServe è associata a 0.0.0.0 per impostazione predefinita nella maggior parte delle immagini Docker di TorchServe, incluse quelle rilasciate da Vertex AI, rendendola accessibile alle richieste esterne. L'indirizzo IP predefinito per l'API di gestione è stato modificato in 127.0.0.1 in TorchServe 0.8.2, il che mitiga il problema.

CVE-2023-43654 e CVE-2022-1471 consentono a un utente con accesso all'API di gestione di caricare modelli da origini arbitrarie ed eseguire codice da remoto. Le mitigazioni per entrambi i problemi sono incluse in TorchServe 0.8.2: il percorso di esecuzione del codice remoto viene rimosso e viene emesso un avviso se viene utilizzato il valore predefinito per allowed_urls.

 Alta CVE-2023-43654, CVE-2022-1471