CVE-2024-5206

mediumPriorität · verfolgen · 19EPSS 0.002 · 8. PerzentilDEEUNLUS
grimoire priorityP3 · Track
Exploitable?
—
no known exploitation
Likely / severe?
0.19% (8th) EPSS
CVSS 4.7 · medium
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cnnvd · enisa_euvd · osv · cert_bund

EPSS · bewertet 2026-10-23

A sensitive data leakage vulnerability was identified in scikit-learn's TfidfVectorizer, specifically in versions up to and including 1.4.1.post1, which was fixed in version 1.5.0. The vulnerability arises from the unexpected storage of all tokens present in the training data within the `stop_words_` attribute, rather than only storing the subset of tokens required for the TF-IDF technique to function. This behavior leads to the potential leakage of sensitive information, as the `stop_words_` attribute could contain tokens that were meant to be discarded and not stored, such as passwords or keys. The impact of this vulnerability varies based on the nature of the data being processed by the vectorizer.

01

cvss

Technischer Schweregrad, 0–10. Eine Zeile je Quelle.

5.3
010

Basiswert 0–10 · höher = schwerwiegender · Vektor überfahren zum Auflösen

v3.14.7mediumCVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:Nprimary · NVD / NIST USAusnutzbarkeit 1 · Auswirkung 3.6
v3.04.7mediumCVSS:3.0/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:Nsecondary · ENISA EU
v3.05.3mediumCVSS:3.0/AV:N/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:Nsecondary · NCSC-NL NL
v3.04.7mediumCVSS:3.0/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:Nsecondary · security@huntr.devAusnutzbarkeit 1 · Auswirkung 3.6
v3.05.3mediumCVSS:3.0/AV:N/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:Nsecondary · OSV
v3.14.7mediumCVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:Nsecondary · OSV
v3.14.3mediumCVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N/E:Usecondary · CVSS-BT (t0sche)
02

SSVC

Eine Handlungsentscheidung — aus Ausnutzung und Auswirkung.

Exploitation: poc · Automatable: no · Technical Impact: partialcoordinatorcisa_ssvcUS
03

schwächen

Die CWE-Schwächeklassen, zu denen dies gehört.

04

betroffene Produkte (84)

Betroffene Produkte und Versionsbereiche.

20 von 84 angezeigt
05

Advisories (6)

Hersteller- und Ökosystem-Meldungen dazu.

  • NCSC-2025-0127Kwetsbaarheden verholpen in Oracle Financial ServicesNL2025-04-16csaf · ncsc_nlNL

    Oracle heeft kwetsbaarheden verholpen in verschillende Financial Services producten

  • WID-SEC-W-2024-1802IBM Business Automation Workflow: Mehrere SchwachstellenDeutsch2024-08-08csaf · cert_bundDE

    Ein entfernter Angreifer kann mehrere Schwachstellen in IBM Business Automation Workflow ausnutzen, um Informationen offenzulegen oder beliebigen Code auszuführen.

  • WID-SEC-W-2025-0225Dell PowerProtect Data Domain: Mehrere SchwachstellenDeutsch2025-01-30csaf · cert_bundDE

    Ein Angreifer kann mehrere Schwachstellen in Dell PowerProtect Data Domain ausnutzen, um erhöhte Rechte zu erlangen, einen Denial-of-Service-Zustand herbeizuführen und einen nicht näher spezifizierten Angriff durchzuführen.

  • WID-SEC-W-2025-0819Oracle Financial Services Applications: Mehrere SchwachstellenDeutsch2025-04-15csaf · cert_bundDE

    Ein entfernter, anonymer oder authentisierter Angreifer kann mehrere Schwachstellen in Oracle Financial Services Applications ausnutzen, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit zu gefährden.

  • GHSA-jw8x-6495-233vscikit-learn sensitive data leakage vulnerability2024-06-06ghsa · osvUS

    A sensitive data leakage vulnerability was identified in scikit-learn's TfidfVectorizer, specifically in versions up to and including 1.4.1.post1, which was fixed in version 1.5.0. The vulnerability arises from the unexpected storage of all tokens present in the training data within the `stop_words_` attribute, rather than only storing the subset of tokens required for the TF-IDF technique to function. This behavior leads to the potential leakage of sensitive information, as the `stop_words_` attribute could contain tokens that were meant to be discarded and not stored, such as passwords or keys. The impact of this vulnerability varies based on the nature of the data being processed by the vectorizer.

  • PYSEC-2024-1102024-06-06vendor · osvUS

    A sensitive data leakage vulnerability was identified in scikit-learn's TfidfVectorizer, specifically in versions up to and including 1.4.1.post1, which was fixed in version 1.5.0. The vulnerability arises from the unexpected storage of all tokens present in the training data within the `stop_words_` attribute, rather than only storing the subset of tokens required for the TF-IDF technique to function. This behavior leads to the potential leakage of sensitive information, as the `stop_words_` attribute could contain tokens that were meant to be discarded and not stored, such as passwords or keys. The impact of this vulnerability varies based on the nature of the data being processed by the vectorizer.

06

auch bekannt als (6)

Weitere Namen und Kennungen dieser Entität.

07

quellen

Welche Quellen diesen Datensatz belegen und wann.

veröffentlicht 2024-06-06geändert 2026-06-17
09

Referenzen (9)

Externe Belege — Patches, Meldungen, Analysen.

scry

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