CVE-2023-35625
mediumPriorität · verfolgen · 0EPSS 0.007 · 53. PerzentilDEEURUUSEPSS · bewertet 2026-10-27
Azure Machine Learning Compute Instance for SDK Users Information Disclosure Vulnerability
Behebungen
Hersteller-Fix, Mitigation oder Workaround, wie von den Quellen veröffentlicht.
Ein Hersteller-Fix ist verfügbar.
- BehobenAzure Machine Learning SDKmsrc_csaf
1.5.0:Security Update:https://pypi.org/project/mltable/1.5.0/
https://pypi.org/project/mltable/1.5.0/
cvss
Technischer Schweregrad, 0–10. Eine Zeile je Quelle.
Basiswert 0–10 · höher = schwerwiegender · Vektor überfahren zum Auflösen
SSVC
Eine Handlungsentscheidung — aus Ausnutzung und Auswirkung.
schwächen
Die CWE-Schwächeklassen, zu denen dies gehört.
betroffene Produkte (7)
Betroffene Produkte und Versionsbereiche.
- Microsoft Azure Machine Learning SDKalle Versionencert_bundDEcpe:/a:microsoft:azure:machine_learning_sdk
- microsoft azure machine learning software development kit< 1.5.0nvdUScpe:2.3:a:microsoft:azure_machine_learning_software_development_kit:*:*:*:*:*:*:*:*
Advisories (4)
Hersteller- und Ökosystem-Meldungen dazu.
- WID-SEC-W-2023-3140Microsoft Azure Produkte: Mehrere SchwachstellenDeutsch2023-12-12csaf · cert_bundDE
Ein lokaler oder entfernter, anonymer Angreifer kann mehrere Schwachstellen in verschiedenen Microsoft Azure Produkten ausnutzen, um Dateien zu manipulieren, Informationen offenzulegen und um einen Cross-Site Scripting Angriff durchzuführen.
- msrc_CVE-2023-35625Azure Machine Learning Compute Instance for SDK Users Information Disclosure Vulnerability2023-12-12csaf · msrc_csafUS
To determine the support lifecycle for your software, see the Microsoft Support Lifecycle: https://support.microsoft.com/lifecycle
- GHSA-m5pc-86x8-wcxgExposure of Sensitive Information in mltable2023-12-12ghsa · osvUS
Azure Machine Learning Compute Instance for SDK Users Information Disclosure Vulnerability
- PYSEC-2026-1664Exposure of Sensitive Information in mltable2026-07-07vendor · osvUS
Azure Machine Learning Compute Instance for SDK Users Information Disclosure Vulnerability
auch bekannt als (7)
Weitere Namen und Kennungen dieser Entität.
quellen
Welche Quellen diesen Datensatz belegen und wann.
Referenzen (4)
Externe Belege — Patches, Meldungen, Analysen.
Angreifer nutzen Schwachstellen wie diese gegen im Internet exponierte Dienste aus. Sehen Sie mit einem kostenlosen Passiv-Scan, was exponiert ist.
Kostenloser Scan