Google Cloud Vertex AI Experiments bis 1.132.x Bucket Naming Remote Code Execution

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
8.4$0-$5k0.00

Zusammenfassunginfo

Eine sehr kritische Schwachstelle wurde in Google Cloud Vertex AI Experiments bis 1.132.x ausgemacht. Es geht um eine nicht näher bekannte Funktion der Komponente Bucket Naming Handler. Die Veränderung resultiert in Remote Code Execution. Die Identifikation der Schwachstelle findet als CVE-2026-2473 statt. Der Angriff kann über das Netzwerk angegangen werden. Es steht kein Exploit zur Verfügung. Dieses Produkt ist ein Managed Service. Das bedeutet, dass Benutzer die Gegenmassnahmen gegen Schwachstellen nicht selbst verwalten können. Es wird geraten, die betroffene Komponente zu aktualisieren.

Detailsinfo

Es wurde eine Schwachstelle in Google Cloud Vertex AI Experiments bis 1.132.x entdeckt. Sie wurde als sehr kritisch eingestuft. Hiervon betroffen ist eine unbekannte Funktionalität der Komponente Bucket Naming Handler. Durch das Manipulieren mit einer unbekannten Eingabe kann eine Remote Code Execution-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-340 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

Predictable bucket naming in Vertex AI Experiments in Google Cloud Vertex AI from version 1.21.0 up to (but not including) 1.133.0 on Google Cloud Platform allows an unauthenticated remote attacker to achieve cross-tenant remote code execution, model theft, and poisoning via pre-creating predictably named Cloud Storage buckets (Bucket Squatting). This vulnerability was patched and no customer action is needed.

Das Advisory findet sich auf docs.cloud.google.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 13.02.2026 mit CVE-2026-2473 vorgenommen. Das Ausnutzen gilt als leicht. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Zur Ausnutzung ist keine spezifische Authentisierung erforderlich. Eine Ausnutzung erfordert, dass das Opfer eine spezifische Handlung durchführt. Technische Details sind nicht bekannt und ein Exploit zur Schwachstelle ist ebenfalls nicht vorhanden. Die Beschaffenheit der Schwachstelle lässt vermuten, dass ein Exploit momentan zu etwa USD $0-$5k gehandelt werden wird (Preisberechnung vom 20.02.2026). Diese Schwachstelle wird durch das MITRE ATT&CK als Angriffstechnik T1600.001 bezeichnet.

Ein Aktualisieren auf die Version 1.133.0 vermag dieses Problem zu lösen.

Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.

Produktinfo

Typ

Hersteller

Name

Version

Lizenz

Managed Service

  • ja

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CNA CVSS-B Score: 🔒
CNA CVSS-BT Score: 🔒
CNA Vector: 🔒

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 8.8
VulDB Meta Temp Score: 8.4

VulDB Base Score: 8.8
VulDB Temp Score: 8.4
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv2info

AVACAuCIA
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VektorKomplexitätAuthentisierungVertraulichkeitIntegritätVerfügbarkeit
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VulDB Base Score: 🔒
VulDB Temp Score: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

Exploitinginfo

Klasse: Remote Code Execution
CWE: CWE-340 / CWE-331 / CWE-330
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert

EPSS Score: 🔒
EPSS Percentile: 🔒

Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

Interesse: 🔍
Aktive Akteure: 🔍
Aktive APT Gruppen: 🔍

Gegenmassnahmeninfo

Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Upgrade: Vertex AI Experiments 1.133.0

Timelineinfo

13.02.2026 CVE zugewiesen
20.02.2026 +7 Tage Advisory veröffentlicht
20.02.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
20.02.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Advisory: gcp-2026-012
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2026-2473 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-2473
GCVE (VulDB): GCVE-100-347211

Eintraginfo

Erstellt: 20.02.2026 21:08
Anpassungen: 20.02.2026 21:08 (70)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.

Diskussion

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