취약점  ·  2026-11-07

MONAI PydicomReader의 비유한 DICOM 아핀 값 신뢰로 인증되지 않은 공격자가 의료 AI 데이터 저장소를 오염시키고 추론을 손상시킬 수 있음

취약점High 영향도GlobalCVE-2026-48705
MONAI의 DICOM 판독기는 공격자가 제어하는 기하학 필드를 아핀 행렬로 구성하면서 NaN이나 무한대를 검사하지 않으므로, 조작된 이미지가 전처리/추론 파이프라인에 비유한 값을 주입할 수 있습니다. 이는 추론 실패, 영구적 데이터 저장소 오염, 기하학적으로 손상된 결과를 초래합니다. CISA의 SSVC 평가는 exploitation=poc 및 automatable=yes를 표시합니다.
널리 배포된 의료 AI 프레임워크에 대한 인증되지 않은 자동화 가능한 무결성 공격입니다: 단일 조작된 DICOM이 훈련/추론 저장소를 영구적으로 오염시키고 진단 출력을 조용히 손상시킬 수 있으며, 이는 단순한 충돌이 아닌 데이터 무결성 및 가용성 위험입니다.
PydicomReader._get_affine()는 PixelSpacing, ImagePositionPatient 및 ImageOrientationPatient를 아핀 행렬로 구성하면서 비유한 값에 대한 검증을 수행하지 않습니다. 인증되지 않은 공격자가 조작된 DICOM을 기본 MONAILabel 배포에 업로드하면 LoadImaged, Spacingd, 모델 추론 및 출력 작성을 통해 NaN/Infinity가 전파됩니다.
MONAI < 1.6.1
MONAI 1.6.1로 업그레이드하십시오. 권고: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/security/advisories/GHSA-6hp3-vr39-rqw8
NVD CVE-2026-48705MONAI GitHub advisory
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