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AI資安業者Pillar Security近期揭露，用於LLM微調及量化的開源函式庫Unsloth，其Web操作介面Unsloth Studio存在任意程式碼執行漏洞，使用Unsloth 2026.5.10及之前版本執行Studio者受到影響。Unsloth之後修正相關問題，Pillar Security重新測試Unsloth 2026.6.9，確認相關攻擊途徑已遭封堵，並建議Unsloth Studio使用者升級至2026.6.9或更新版本。

漏洞出在Studio檢查模型資訊的處理流程。Studio透過Hugging Face Transformers讀取模型資訊時，相關程式預設將trust_remote_code設為True，因此可能執行模型儲存庫提供的自訂程式碼。攻擊者可利用這項行為，在Hugging Face建立含有自訂Python程式碼的模型儲存庫，並透過模型設定指向相關程式碼。使用者透過Studio選取這類模型後，系統光是在檢查模型資訊時就可能執行攻擊者放入的程式碼，不必等到模型真正載入或開始訓練。

這項漏洞尚無公開的CVE識別碼及CVSS風險分數。另根據資安媒體Dark Reading報導，Pillar Security AI資安研究人員Ariel Fogel表示，研究團隊未發現攻擊者實際利用這項漏洞，也未發現針對這項攻擊機制建立的惡意模型儲存庫。

類似的trust_remote_code安全問題並非首次出現。非營利組織雲端安全聯盟（CSA）分析這項問題，指出LMDeploy、vLLM及InstructLab等AI推論及訓練框架在2026年也曾因自行啟用trust_remote_code=True出現安全問題。這類設定原本應由使用者決定是否信任模型儲存庫提供的程式碼，一旦AI工具自行啟用，使用者即使沒有明確選擇信任相關程式碼，也可能在處理模型時直接執行這些程式碼。