PyTorch广泛使用的开源深度学习框架，在分布式训练场景下确实存在一些安全漏洞和潜在的安全风险。以下是关于PyTorch分布式安全问题的一些详细信息：
PyTorch分布式安全问题
- RCE漏洞（CVE-2024-5480）：此漏洞允许攻击者通过构造特定的恶意请求，在目标节点上执行任意代码，影响整个训练环境。
- 反序列化漏洞（CVE-2024-48063）：此漏洞存在于PyTorch 2.4.1及以下版本的分布式RPC框架中，攻击者可以通过客户端发送包含恶意方法的RemoteModule实例，触发反序列化执行任意命令。
防御措施
- 更新PyTorch版本：及时更新到最新版本的PyTorch，以修复已知的安全漏洞。
- 限制访问：通过防火墙限制RPC服务的IP范围，避免直接暴露在公网上。
- 加强验证：对RPC请求的输入参数进行验证，防止恶意代码注入。
- 日志监控：开启节点行为日志，及时检测异常活动，以便快速响应潜在的安全威胁。
通过采取上述措施，可以在很大程度上降低PyTorch分布式训练过程中的安全风险，保护用户数据和模型安全。
