📄 الوصف (الإنجليزية)
Arbitrary file read in the model loading mechanism (HDF5 integration) in Keras versions 3.0.0 through 3.13.1 on all supported platforms allows a remote attacker to read local files and disclose sensitive information via a crafted .keras model file utilizing HDF5 external dataset references.
🤖 ملخص AI
CVE-2026-1669 is a high-severity arbitrary file read vulnerability in Keras 3.0.0-3.13.1 affecting HDF5 model loading mechanisms. Remote attackers can craft malicious .keras model files with HDF5 external dataset references to read arbitrary local files and disclose sensitive information. While no public exploit exists, the vulnerability poses significant risk to organizations using Keras for machine learning operations, particularly those handling sensitive data in AI/ML pipelines.
📄 الوصف (العربية)
🤖 التحليل الذكي آخر تحليل: May 3, 2026 14:36
🇸🇦 التأثير على المملكة العربية السعودية
Saudi organizations in financial services (SAMA-regulated banks), government AI initiatives (NCA oversight), healthcare systems (MOH digital transformation), energy sector (ARAMCO digital operations), and telecommunications (STC/Mobily AI services) are at risk. The vulnerability particularly impacts organizations deploying Keras-based ML models for fraud detection, risk assessment, and data analytics. Sensitive data exposure could include financial records, personal health information, customer data, and proprietary algorithms. Government entities and critical infrastructure operators face elevated risk due to increased AI adoption in digital transformation initiatives.
🏢 القطاعات السعودية المتأثرة
Banking and Financial Services
Government and Public Administration
Healthcare and Medical Services
Energy and Utilities
Telecommunications
Insurance
E-commerce and Retail
Research and Academia
🎯 تقنيات MITRE ATT&CK
⚖️ درجة المخاطر السعودية (AI)
7.8
/ 10.0
🔧 Remediation Steps (English)
IMMEDIATE ACTIONS:
1. Identify all systems running Keras versions 3.0.0-3.13.1 across development, testing, and production environments
2. Restrict model loading from untrusted sources; implement strict input validation for .keras files
3. Disable HDF5 external dataset references if not required for operations
4. Monitor for suspicious .keras file uploads or model loading attempts
PATCHING:
1. Upgrade Keras to version 3.13.2 or later immediately
2. Apply patches to all dependent applications and ML pipelines
3. Validate patch deployment across all environments
COMPENSATING CONTROLS (if immediate patching not possible):
1. Implement file system access controls limiting Keras process permissions
2. Run Keras model loading in isolated containers with minimal file system access
3. Use network segmentation to restrict model loading to trusted internal sources only
4. Implement strict file integrity monitoring on .keras model files
DETECTION:
1. Monitor for HDF5 external dataset reference patterns in .keras files
2. Log all model loading operations with source and destination tracking
3. Alert on file read operations from Keras processes accessing sensitive directories
4. Implement YARA rules to detect malicious HDF5 structures in model files
🔧 خطوات المعالجة (العربية)
الإجراءات الفورية:
1. تحديد جميع الأنظمة التي تقوم بتشغيل إصدارات Keras 3.0.0-3.13.1 عبر بيئات التطوير والاختبار والإنتاج
2. تقييد تحميل النموذج من مصادر غير موثوقة؛ تنفيذ التحقق الصارم من صحة ملفات .keras
3. تعطيل مراجع مجموعات بيانات HDF5 الخارجية إذا لم تكن مطلوبة للعمليات
4. مراقبة محاولات تحميل ملفات .keras المريبة أو النماذج
التصحيح:
1. ترقية Keras إلى الإصدار 3.13.2 أو أحدث فوراً
2. تطبيق التصحيحات على جميع التطبيقات والخطوط الأنابيب المعتمدة
3. التحقق من نشر التصحيح عبر جميع البيئات
الضوابط البديلة (إذا لم يكن التصحيح الفوري ممكناً):
1. تنفيذ ضوابط الوصول إلى نظام الملفات التي تحد من أذونات عملية Keras
2. تشغيل تحميل نموذج Keras في حاويات معزولة مع الحد الأدنى من الوصول إلى نظام الملفات
3. استخدام تقسيم الشبكة لتقييد تحميل النموذج إلى مصادر داخلية موثوقة فقط
4. تنفيذ مراقبة سلامة الملفات الصارمة على ملفات نموذج .keras
الكشف:
1. مراقبة أنماط مراجع مجموعات بيانات HDF5 الخارجية في ملفات .keras
2. تسجيل جميع عمليات تحميل النموذج مع تتبع المصدر والوجهة
3. التنبيه على عمليات قراءة الملفات من عمليات Keras التي تصل إلى الدلائل الحساسة
4. تنفيذ قواعد YARA للكشف عن هياكل HDF5 الضارة في ملفات النموذج
📋 خريطة الامتثال التنظيمي
🟢 NCA ECC 2024
ECC 2024 A.5.1.1 - Information security policies and procedures
ECC 2024 A.8.1.1 - User access management
ECC 2024 A.12.2.1 - Change management procedures
ECC 2024 A.14.2.1 - Security requirements for development
🔵 SAMA CSF
SAMA CSF ID.AM-2 - Software inventory and asset management
SAMA CSF PR.AC-1 - Access control and authentication
SAMA CSF PR.PT-2 - Data protection and encryption
SAMA CSF DE.CM-1 - Detection and monitoring
🟡 ISO 27001:2022
ISO 27001:2022 A.5.1 - Policies for information security
ISO 27001:2022 A.8.1 - User access management
ISO 27001:2022 A.12.6 - Change management
ISO 27001:2022 A.14.2 - Secure development policy
🟣 PCI DSS v4.0.1
PCI DSS 6.2 - Security patches and updates
PCI DSS 6.5.1 - Injection flaws prevention
PCI DSS 11.2 - Vulnerability scanning
📦 المنتجات المتأثرة 1 منتج
keras:keras