CVE-2026-72642

highPriorität · verfolgen · 0EPSS 0.006 · 49. PerzentilDEEUUS
grimoire priorityP2 · Scheduled
Exploitable?
—
no known exploitation
Likely / severe?
0.60% (49th) EPSS
CVSS 8.8 · high
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cnnvd · enisa_euvd · cert_bund · nvd

EPSS · bewertet 2026-10-27

The native inference process that Elasticsearch uses to evaluate uploaded machine learning models accepts a model operation that computes a memory address from an offset supplied inside the model, without validating that the offset stays within the bounds of the underlying storage. A user with the privileges required to upload and deploy a trained model can craft a model that reads and writes memory outside the intended allocation. The result is heap corruption that crashes the inference process, and, with sufficient control over the heap layout, could allow arbitrary code execution in the context of that process.

01

cvss

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

8.8
010

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

v3.18.8highCVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:Hsecondary · ENISA EU
v3.18.8highCVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:Hsecondary · security@elastic.coAusnutzbarkeit 2.8 · Auswirkung 5.9
v3.18.1highCVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H/E:Usecondary · CVSS-BT (t0sche)
02

SSVC

Eine Handlungsentscheidung — aus Ausnutzung und Auswirkung.

Exploitation: none · Automatable: no · Technical Impact: totalcoordinatorcisa_ssvcUS
03

schwächen

Die CWE-Schwächeklassen, zu denen dies gehört.

04

betroffene Produkte (15)

Betroffene Produkte und Versionsbereiche.

05

Advisories (2)

Hersteller- und Ökosystem-Meldungen dazu.

  • WID-SEC-W-2026-2841Elasticsearch: Mehrere SchwachstellenDeutsch2026-08-13csaf · cert_bundDE

    Ein Angreifer kann mehrere Schwachstellen in Elasticsearch ausnutzen, um beliebigen Programmcode auszuführen, und um einen Denial of Service Angriff durchzuführen.

  • BIT-elasticsearch-2026-72642Use of Out-of-range Pointer Offset in the Elasticsearch Machine Learning Native Inference Process2026-08-19vendor · osvUS

    The native inference process that Elasticsearch uses to evaluate uploaded machine learning models accepts a model operation that computes a memory address from an offset supplied inside the model, without validating that the offset stays within the bounds of the underlying storage. A user with the privileges required to upload and deploy a trained model can craft a model that reads and writes memory outside the intended allocation. The result is heap corruption that crashes the inference process, and, with sufficient control over the heap layout, could allow arbitrary code execution in the context of that process.

06

auch bekannt als (3)

Weitere Namen und Kennungen dieser Entität.

07

quellen

Welche Quellen diesen Datensatz belegen und wann.

veröffentlicht 2026-08-13geändert 2026-09-01
08

Referenzen (4)

Externe Belege — Patches, Meldungen, Analysen.

scry

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