CVE-2026-5817
highPriorität · verfolgen · 44EPSS 0.002 · 13. PerzentilExploit · PoCDEEURUUSEPSS · bewertet 2026-10-27
The vllm-metal inference backend in Docker Model Runner on macOS unconditionally sets trust_remote_code=True when loading model tokenizers, and runs without sandboxing. This causes transformers.AutoTokenizer.from_pretrained() to import and execute arbitrary Python files included in any model pulled from an OCI registry, resulting in arbitrary code execution on the Docker host as the Docker Desktop user when inference is triggered. Any container on the Docker network can trigger this by calling the model-runner.docker.internal API to pull a malicious model and request inference.
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.
Exploits (2)
Öffentlicher Proof-of-Concept- und Exploit-Code.
betroffene Produkte (5)
Betroffene Produkte und Versionsbereiche.
Advisories (1)
Hersteller- und Ökosystem-Meldungen dazu.
- WID-SEC-W-2026-1662Docker Desktop Model Runner: Mehrere Schwachstellen ermöglichen CodeausführungDeutsch2026-05-25csaf · cert_bundDE
Ein Angreifer kann mehrere Schwachstellen in Docker Desktop Model Runner ausnutzen, um beliebigen Programmcode auszuführen.
auch bekannt als (4)
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.
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