CVE-2026-31239
KrytyczneStreszczenie
Framework modelu językowego mamba do wersji 2.2.6 jest podatny na niebezpieczną deserializację podczas ładowania wstępnie wytrenowanych modeli z HuggingFace Hub. Metoda MambaLMHeadModel.from_pretrained() używa torch.load() do ładowania pliku wag pytorch_model.bin bez włączenia parametru weights_only=True, co umożliwia deserializację dowolnych obiektów Pythona.
Ocena ryzyka
Atakujący może opublikować złośliwy repozytorium modelu na HuggingFace Hub, co pozwala na wykonanie dowolnego kodu na systemie ofiary w kontekście procesu mamba. To stwarza poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa systemów korzystających z tego frameworka.
Rekomendacja
Zaleca się aktualizację frameworka mamba do najnowszej wersji, która naprawia tę podatność, oraz włączenie parametru weights_only=True podczas ładowania modeli. Dodatkowo, należy unikać ładowania modeli z nieznanych lub niezweryfikowanych źródeł.
Powiązane podatności
- CVE-2026-19572Krytyczne
W oprogramowaniu FlexNet Publisher lmadmin wykryto podatność w handlerze SOAP, gdzie twardo zakodowane obejście uwierzytelniania pozwala nieuwierzytelnionemu użytkownikowi uzyskać uprzywilejowaną sesję administratora bez podania prawidłowych poświadczeń.
- CVE-2026-16516Krytyczne
wolfSSH nie weryfikuje, czy identyfikator krzywej ECDSA w bloku klucza hosta KEXDH_REPLY odpowiada algorytmowi uzgodnionemu podczas wymiany kluczy. Aktywny atakujący typu man-in-the-middle może podstawić blok klucza hosta z inną krzywą ECDSA, co powoduje zaimportowanie klucza na niewłaściwej krzywej, a ponieważ atakujący kontroluje klucz prywatny dla podstawionej krzywej, weryfikacja podpisu przechodzi.
- CVE-2026-14911Krytyczne
Podatność typu Cross-site Scripting (XSS) w modułach routerów ASUS pozwala zdalnemu atakującemu na odczyt informacji z DOM, modyfikację ustawień routera oraz wywołanie warunków denial-of-service, gdy uwierzytelniony użytkownik odwiedzi spreparowany URL.
- CVE-2026-19386Krytyczne
Przepełnienie bufora na stosie w modułach routerów ASUS pozwala uwierzytelnionemu użytkownikowi z pobliskiej sieci na wykonanie dowolnego kodu poprzez przesłanie spreparowanego pliku konfiguracyjnego przekraczającego oczekiwany rozmiar bufora.
- CVE-2026-105324Krytyczne
Podatność polegająca na wstrzyknięciu nagłówków HTTP w start-page-loader.cgi systemu ADM pozwala nieuwierzytelnionemu zdalnemu atakującemu na odczyt dowolnych plików z systemu hosta. Wysyłając spreparowane żądanie HTTP ze wstrzykniętymi nagłówkami przez parametr state, atakujący może wykorzystać mechanizm X-Sendfile serwera WWW do pobrania wrażliwych plików bez uwierzytelnienia.
- CVE-2026-93674Krytyczne
IBM Langflow OSS w wersjach od 1.0.0 do 1.12.2 może pozwolić zdalnemu atakującemu na wykonanie dowolnego kodu z powodu nieprawidłowej neutralizacji specjalnych elementów użytych w poleceniu systemu operacyjnego.
- CVE-2026-104334Krytyczne
IBM Langflow OSS w wersjach od 1.0.0 do 1.12.2 może pozwolić zdalnemu atakującemu na wykonanie dowolnego kodu z powodu nieprawidłowej kontroli generowania kodu.
- CVE-2026-106501Krytyczne
Backstage to otwarta platforma do budowania portali deweloperskich. Przed wersjami 3.3.1, 3.4.1, 4.0.3 i 4.1.0 pakiet @backstage/plugin-scaffolder-backend jest podatny na ujawnienie wrażliwych informacji w narzędziu Scaffolder. Uwierzytelniony użytkownik Backstage, który może odczytać zadanie Scaffolder innego użytkownika, może otrzymać wewnętrzne dane wykonawcze.
- CVE-2026-105812Krytyczne
Niewłaściwa kontrola generowania kodu w funkcji importu agentów w Amazon Bedrock AgentCore Starter Toolkit przed wersją 0.3.14 może pozwolić uwierzytelnionemu aktorowi z tego samego konta na wykonanie dowolnego kodu, gdy użytkownik importuje i uruchamia lub wdraża Agenta Bedrock, poprzez spreparowane wartości konfiguracyjne osadzone w wygenerowanym kodzie Pythona bez bezpiecznego kodowania literałów.
- CVE-2026-79805Krytyczne
Uwierzytelniona podatność na przechodzenie po ścieżkach (path traversal) istnieje w ClearPass Policy Manager. Udane wykorzystanie może pozwolić atakującemu na odczyt i modyfikację niektórych plików w systemie operacyjnym.
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)
The mamba language model framework thru 2.2.6 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) when loading pre-trained models from HuggingFace Hub. The MambaLMHeadModel.from_pretrained() method uses torch.load() to load the pytorch_model.bin weight file without enabling the security-restrictive weights_only=True parameter. This allows the deserialization of arbitrary Python objects via the pickle module. An attacker can exploit this by publishing a malicious model repository on HuggingFace Hub. When a victim loads a model from this repository, arbitrary code is executed on the victim's system in the context of the mamba process.
Dane podatności pochodzą z NVD (NIST) · CISA KEV · EPSS