VDB-359072 · CVE-2026-41182 · GHSA-rr7j-v2q5-chgv

langchain-ai langsmith-sdk Information Disclosure

CVSS Meta Temp Score	Aktueller Exploitpreis (≈)	CTI Interest Score
5.2	$0-$5k	0.00

Zusammenfassunginfo

Eine Schwachstelle wurde in langchain-ai langsmith-sdk entdeckt. Sie wurde als problematisch eingestuft. Betroffen hiervon ist ein unbekannter Ablauf. Dank Manipulation mit unbekannten Daten kann eine Information Disclosure-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Identifikation der Schwachstelle wird mit CVE-2026-41182 vorgenommen. Der Angriff kann remote ausgeführt werden. Es existiert kein Exploit. Ein Upgrade der betroffenen Komponente wird empfohlen.

Detailsinfo

Eine problematische Schwachstelle wurde in langchain-ai langsmith-sdk - die betroffene Version ist nicht genau spezifiziert - ausgemacht. Dies betrifft ein unbekannter Teil. Durch Beeinflussen mit einer unbekannten Eingabe kann eine Information Disclosure-Schwachstelle ausgenutzt werden. Klassifiziert wurde die Schwachstelle durch CWE als CWE-200. Das hat Auswirkungen auf die Vertraulichkeit. CVE fasst zusammen:

LangSmith Client SDKs provide SDK's for interacting with the LangSmith platform. Prior to version 0.5.19 of the JavaScript SDK and version 0.7.31 of the Python SDK, the LangSmith SDK's output redaction controls (hideOutputs in JS, hide_outputs in Python) do not apply to streaming token events. When an LLM run produces streaming output, each chunk is recorded as a new_token event containing the raw token value. These events bypass the redaction pipeline entirely — prepareRunCreateOrUpdateInputs (JS) and _hide_run_outputs (Python) only process the inputs and outputs fields on a run, never the events array. As a result, applications relying on output redaction to prevent sensitive LLM output from being stored in LangSmith will still leak the full streamed content via run events. Version 0.5.19 of the JavaScript SDK and version 0.7.31 of the Python SDK fix the issue.

Das Advisory kann von github.com heruntergeladen werden. Die Identifikation der Schwachstelle findet seit dem 17.04.2026 als CVE-2026-41182 statt. Sie gilt als leicht auszunutzen. Der Angriff kann über das Netzwerk passieren. Das Ausnutzen erfordert keine spezifische Authentisierung. Es sind weder technische Details noch ein Exploit zur Schwachstelle bekannt. Das MITRE ATT&CK Projekt deklariert die Angriffstechnik als T1592.

Ein Upgrade vermag dieses Problem zu beheben.

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Produktinfo

Typ

Artificial Intelligence Software

Hersteller

langchain-ai

Name

langsmith-sdk

Webseite

Produkt: https://github.com/langchain-ai/langsmith-sdk/

CPE 2.3info

🔒

CPE 2.2info

🔒

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 5.3
VulDB Meta Temp Score: 5.2

VulDB Base Score: 5.3
VulDB Temp Score: 5.1
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CNA Base Score: 5.3
CNA Vector (GitHub_M): 🔒

CVSSv2info

AV	AC	Au	C	I	A
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Vektor	Komplexität	Authentisierung	Vertraulichkeit	Integrität	Verfügbarkeit
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freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten
freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten

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

Exploitinginfo

Klasse: Information Disclosure
CWE: CWE-200 / CWE-284 / CWE-266
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert

EPSS Score: 🔒
EPSS Percentile: 🔒

Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒

0-Day	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten
Heute	freischalten	freischalten	freischalten	freischalten

Threat Intelligenceinfo

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

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Upgrade
Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Timelineinfo

17.04.2026 CVE zugewiesen
23.04.2026 +6 Tage Advisory veröffentlicht
23.04.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
23.04.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung