PyTorch Lightning项目中关于CVE-2024-5980漏洞的技术分析
近期PyTorch Lightning项目团队处理了一个被标记为CVE-2024-5980的安全问题。这个问题源于项目中包含的一段特定代码,虽然实际上并不影响PyTorch Lightning的核心功能,但团队仍然迅速采取了行动以确保项目的安全性。
该问题涉及的是项目中的lightning.app模块代码。值得注意的是,这段代码并不属于PyTorch Lightning的核心功能部分,也不会影响用户正常使用PyTorch Lightning进行深度学习训练。项目团队经过评估确认,使用PyTorch Lightning和lightning-fabric包的用户都不会受到此问题的影响。
尽管如此,为了彻底消除潜在的安全隐患并确保安全扫描工具能够获得干净的结果,PyTorch Lightning团队还是决定从代码库中完全移除这段被标记为有风险的代码。这一决定体现了团队对项目安全性的高度重视和对用户负责任的态度。
在技术实现层面,团队通过一个专门的代码合并请求完成了这段代码的移除工作。随后,团队迅速发布了新版本的lightning包(2.2.0),其中已经不再包含这段有问题的代码。用户可以通过标准的包管理工具升级到最新版本。
对于PyTorch Lightning用户来说,如果使用的是pytorch-lightning或lightning-fabric包,则完全不需要采取任何行动,因为这些包从一开始就没有包含这段有问题的代码。只有使用lightning包的用户才需要考虑升级到最新版本。
这个事件也提醒我们,在开源生态系统中,即使是知名项目也需要持续关注安全性问题。PyTorch Lightning团队快速响应并解决问题的做法值得赞赏,这既保护了用户利益,也维护了项目的声誉。
作为深度学习框架的使用者,我们应当养成定期检查项目安全公告并及时更新依赖包的好习惯。同时也要理解,安全扫描工具的警告有时可能针对的是实际上不会影响核心功能的代码,这时候就需要项目团队的专业判断来决定最佳处理方案。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00