There are packages installed that are affected by a vulnerability referenced in the following CVE:

  - The Keras.Model.load_model method, including when executed with the intended security mitigation
    safe_mode=True, is vulnerable to arbitrary local file loading and Server-Side Request Forgery (SSRF). This
    vulnerability stems from the way the StringLookup layer is handled during model loading from a specially
    crafted .keras archive. The constructor for the StringLookup layer accepts a vocabulary argument that can
    specify a local file path or a remote file path. * Arbitrary Local File Read: An attacker can create a
    malicious .keras file that embeds a local path in the StringLookup layer's configuration. When the model
    is loaded, Keras will attempt to read the content of the specified local file and incorporate it into the
    model state (e.g., retrievable via get_vocabulary()), allowing an attacker to read arbitrary local files
    on the hosting system. * Server-Side Request Forgery (SSRF): Keras utilizes tf.io.gfile for file
    operations. Since tf.io.gfile supports remote filesystem handlers (such as GCS and HDFS) and HTTP/HTTPS
    protocols, the same mechanism can be leveraged to fetch content from arbitrary network endpoints on the
    server's behalf, resulting in an SSRF condition. The security issue is that the feature allowing external
    path loading was not properly restricted by the safe_mode=True flag, which was intended to prevent such
    unintended data access. (CVE-2025-12058)

Linux/Unix 主機上安裝了一個或多個受到弱點影響的套件，且供應商未提供可用的修補程式。

  - Keras.Model.load_model 方法 (包括在與預定的安全性緩解 safe_mode=True 執行時) 容易受到任意本機檔案載入和伺服器端要求偽造 (SSRF) 影響。此弱點起因於在從特製 .keras 封存載入模型期間處理 StringLookup 層的方式。StringLookup 層的建構函式接受可指定本機檔案路徑或遠端檔案路徑的詞彙表引數。 * 任意本機檔案讀取攻擊者可建立在 StringLookup 層的組態中內嵌本機路徑的惡意 .keras 檔案。載入模型時Keras 會嘗試讀取指定本機檔案的內容並將其合併到模型狀態 (例如可透過 get_vocabulary() 擷取) 中進而允許攻擊者讀取託管系統上的任意本機檔案。 * 伺服器端要求偽造 (SSRF)：Keras 將 tf.io.gfile 用於檔案作業。由於 tf.io.gfile 支援遠端檔案系統處置程式 (例如 GCS 和 HDFS) 和 HTTP/HTTPS 通訊協定因此可以利用相同的機制代表伺服器從任意網路端點擷取內容進而導致 SSRF 情形。安全性問題是允許外部路徑載入的功能未受到 safe_mode=True 旗標的正確限製而其原本用於防止此類非預期的資料存取。 (CVE-2025-12058)

請注意，Nessus 的判定取決於廠商所報告的套件是否存在。

Linux/Unix 主机中安装的一个或多个程序包受到一个漏洞影响，而供应商没有提供补丁程序。

  - Keras.Model.load_model 方法容易受到任意本地文件加载和服务器端请求伪造 (SSRF) 的攻击容易受到任意本地文件加载和服务器端请求伪造 (SSRF) 的影响。此漏洞源于从特制的 .keras 存档模型加载期间对 StringLookup 层的处理方式。StringLookup 层的构造函数接受可指定本地文件路径或远程文件路径的词汇表参数。 * 任意本地文件读取攻击者可创建在 StringLookup 层的配置中嵌入本地路径的恶意 .keras 文件。当加载模型时Keras 将尝试读取指定本地文件的内容并将其合并到模型状态中例如可通过 get_ocbulary() 检索从而允许攻击者读取托管系统上的任意本地文件。 * 服务器端请求伪造 (SSRF)Keras 将 tf.io.gfile 用于文件操作。由于 tf.io.gfile 支持远程文件系统处理程序如 GCS 和 HDFS 和 HTTP/HTTPS 协议因此可利用相同的机制代表服务器从任意网络端点获取内容从而导致 SSRF 情况。此安全问题为允许外部路径加载的功能未受到 safe_mode=True 标记的正确限制该标记原本是为了防止此类意外数据访问。 (CVE-2025-12058)

请注意，Nessus 依赖供应商报告的程序包是否存在进行判断。

Linux/Unix ホストには、ベンダーが提供するパッチが利用できない脆弱性の影響を受ける複数のパッケージがインストールされています。

  - Keras.Model.load_model メソッドは、意図されたセキュリティ緩和策 safe_mode=True で実行されたときを含めて、任意のローカルファイルロードおよびサーバーサイドリクエストフォージェリSSRFに対して脆弱です。この脆弱性は、特別に細工された .keras アーカイブからのモデルロード中に StringLookup レイヤーが処理される方法に起因します。StringLookup レイヤーのコンストラクターは、ローカルファイルパスまたはリモートファイルパスを指定できる量引数を受け入れます。 * 任意のローカルファイルの読み取り攻撃者が、StringLookup レイヤーの構成にローカルパスを埋め込む悪意のある .keras ファイルを作成する可能性があります。モデルがロードされている場合、Keras は指定されたローカルファイルのコンテンツを読み取って、それをモデルの状態に組み込みしようとします例get_vocabulary() により取得可能。これにより、攻撃者は、ホスティングシステムで任意のローカルファイルを読み取ることができます。 * サーバーサイドリクエストフォージェリSSRFKeras はファイル操作に tf.io.gfile を利用します。tf.io.gfileは、リモートファイルシステムハンドラーGCSやHDFSなどとHTTP/HTTPSプロトコルをサポートするため、同じメカニズムが利用されて、サーバーの代わりに任意のネットワークエンドポイントからコンテンツをフェッチし、SSRF状態を引き起こす可能性があります。セキュリティ問題は、外部パスのロードを許可する機能が、そのような意図しないデータアクセスを防ぐことが意図されている safe_mode=True フラグにより適切に制限されなかったことが見つかりました。CVE-2025-12058

Nessus は、ベンダーによって報告されたパッケージの存在に依存していることに注意してください。

The Linux/Unix host has one or more packages installed that are impacted by a vulnerability without a vendor supplied patch available.

  - The Keras.Model.load_model method, including when executed with the intended security mitigation     safe_mode=True, is vulnerable to arbitrary local file loading and Server-Side Request Forgery (SSRF). This     vulnerability stems from the way the StringLookup layer is handled during model loading from a specially     crafted .keras archive. The constructor for the StringLookup layer accepts a vocabulary argument that can     specify a local file path or a remote file path. * Arbitrary Local File Read: An attacker can create a     malicious .keras file that embeds a local path in the StringLookup layer's configuration. When the model     is loaded, Keras will attempt to read the content of the specified local file and incorporate it into the     model state (e.g., retrievable via get_vocabulary()), allowing an attacker to read arbitrary local files     on the hosting system. * Server-Side Request Forgery (SSRF): Keras utilizes tf.io.gfile for file     operations. Since tf.io.gfile supports remote filesystem handlers (such as GCS and HDFS) and HTTP/HTTPS     protocols, the same mechanism can be leveraged to fetch content from arbitrary network endpoints on the     server's behalf, resulting in an SSRF condition. The security issue is that the feature allowing external     path loading was not properly restricted by the safe_mode=True flag, which was intended to prevent such     unintended data access. (CVE-2025-12058)

Note that Nessus relies on the presence of the package as reported by the vendor.

ID	名稱	產品	系列	已發布	已更新	嚴重性
435855	SCA: security update for keras (GHSA-mq84-hjqx-cwf2)	Tenable Cloud Security	SCA Checks	2025/10/29	2026/7/2	medium
435855	SCA: security update for keras (GHSA-mq84-hjqx-cwf2)	Tenable Self-Hosted Container Security	SCA Checks	2025/10/29	2026/7/2	medium
271993	Linux Distros 未修補的弱點：CVE-2025-12058	Nessus	Misc.	2025/10/29	2025/10/31	medium
271993	Linux Distros 未修补的漏洞：CVE-2025-12058	Nessus	Misc.	2025/10/29	2025/10/31	medium
271993	Linux Distros のパッチ未適用の脆弱性: CVE-2025-12058	Nessus	Misc.	2025/10/29	2025/10/31	medium
271993	Linux Distros Unpatched Vulnerability : CVE-2025-12058	Nessus	Misc.	2025/10/29	2025/10/31	medium

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