CVE-2026-118613
WysokieCVSS 7.8Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)
Niskie ryzykoPercentyl 15 - wyżej niż 15% wszystkich znanych CVE
Streszczenie
Podatność w funkcji torch_load biblioteki Ultralytics umożliwia deserializację niezaufanych danych i zdalne wykonanie kodu. Problem wynika z braku walidacji danych dostarczonych przez użytkownika. Wymagana jest interakcja użytkownika — ofiara musi odwiedzić złośliwą stronę lub otworzyć złośliwy plik.
Ocena ryzyka
Atakujący może wykonać dowolny kod w kontekście bieżącego użytkownika poprzez złośliwie spreparowane dane deserializowane przez torch_load. Ryzyko dotyczy instalacji Ultralytics wczytujących niezaufane modele lub pliki.
Rekomendacja
Zaktualizuj Ultralytics do wersji z poprawką i nie wczytuj niezaufanych plików przez torch_load. Stosuj zasadę najmniejszych uprawnień dla procesów korzystających z biblioteki.
Inne podatności w Ultralytics
Zobacz wszystkie- CVE-2026-118619Wysokie
W Ultralytics wykryto podatność path traversal podczas pobierania z Google Drive, która może prowadzić do zdalnego wykonania kodu. Luka wynika z braku odpowiedniej walidacji ścieżki dostarczonej przez użytkownika przed użyciem jej w operacjach na plikach. Wymagana jest interakcja użytkownika (odwiedzenie złośliwej strony lub otwarcie złośliwego pliku).
- CVE-2026-118618Wysokie
W Ultralytics wykryto podatność wstrzyknięcia kodu w funkcji parse_model, która może prowadzić do zdalnego wykonania kodu. Luka wynika z braku odpowiedniej walidacji ciągu znaków dostarczonego przez użytkownika przed użyciem go do wykonania kodu Python. Wymagana jest interakcja użytkownika (odwiedzenie złośliwej strony lub otwarcie złośliwego pliku).
- CVE-2026-118617Wysokie
W Ultralytics wykryto podatność deserializacji niezaufanych danych w funkcji load_dataset_cache_file, która może prowadzić do zdalnego wykonania kodu. Luka wynika z braku odpowiedniej walidacji danych dostarczonych przez użytkownika, co może skutkować deserializacją niezaufanych danych. Wymagana jest interakcja użytkownika (odwiedzenie złośliwej strony lub otwarcie złośliwego pliku).
- CVE-2026-118616Wysokie
W Ultralytics wykryto podatność wstrzyknięcia kodu w funkcji parse_model, która może prowadzić do zdalnego wykonania kodu. Luka wynika z braku odpowiedniej walidacji ciągu znaków dostarczonego przez użytkownika przed użyciem go do wykonania kodu Python. Wymagana jest interakcja użytkownika (odwiedzenie złośliwej strony lub otwarcie złośliwego pliku).
- CVE-2026-118615Wysokie
W Ultralytics wykryto podatność wstrzyknięcia poleceń w funkcji torch_safe_load, która może prowadzić do zdalnego wykonania kodu. Luka wynika z braku odpowiedniej walidacji ciągu znaków dostarczonego przez użytkownika przed użyciem go do wywołania systemowego. Wymagana jest interakcja użytkownika (odwiedzenie złośliwej strony lub otwarcie złośliwego pliku).
- CVE-2026-118614Wysokie
Podatność w funkcji check_det_dataset biblioteki Ultralytics pozwala na wstrzyknięcie kodu i zdalne wykonanie kodu. Problem wynika z braku walidacji ciągu znaków dostarczonego przez użytkownika przed użyciem go do wykonania kodu Pythona. Wymagana jest interakcja użytkownika — ofiara musi odwiedzić złośliwą stronę lub otworzyć złośliwy plik.
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)
Ultralytics torch_load Deserialization of Untrusted Data Remote Code Execution Vulnerability. This vulnerability allows remote attackers to execute arbitrary code on affected installations of Ultralytics. User interaction is required to exploit this vulnerability in that the target must visit a malicious page or open a malicious file. The specific flaw exists within the torch_load function. The issue results from the lack of proper validation of user-supplied data, which can result in deserialization of untrusted data. An attacker can leverage this vulnerability to execute code in the context of the current user. Was ZDI-CAN-29652.
Dane podatności pochodzą z NVD (NIST) · CISA KEV · EPSS