Doccano Open Source Annotation Tools for Machine Learning Practitioners Project Example Detail Endpoint /v1/projects/1/examples/ ExampleDetail erweiterte Rechte
| CVSS Meta Temp Score | Aktueller Exploitpreis (≈) | CTI Interest Score |
|---|---|---|
| 5.7 | $0-$5k | 1.50+ |
Zusammenfassung
Eine Schwachstelle wurde in Doccano Open Source Annotation Tools for Machine Learning Practitioners and Auto Labeling Pipeline Module to Annotate a Document Automatically bis 1.8.5 gefunden. Sie wurde als kritisch eingestuft. Hierbei betrifft es die Funktion ExampleDetail der Datei /v1/projects/1/examples/ der Komponente Project Example Detail Endpoint. Durch Beeinflussen mit unbekannten Daten kann eine erweiterte Rechte-Schwachstelle ausgenutzt werden.
Diese Schwachstelle wird als CVE-2026-82833 gehandelt. Der Angriff lässt sich über das Netzwerk starten. Ausserdem ist ein Exploit verfügbar.
Details
Es wurde eine kritische Schwachstelle in Doccano Open Source Annotation Tools for Machine Learning Practitioners sowie Auto Labeling Pipeline Module to Annotate a Document Automatically bis 1.8.5 gefunden. Es betrifft die Funktion ExampleDetail der Datei /v1/projects/1/examples/ der Komponente Project Example Detail Endpoint. Mit der Manipulation mit einer unbekannten Eingabe kann eine erweiterte Rechte-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-284 vorgenommen. Auswirkungen hat dies auf Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.
Bereitgestellt wird das Advisory unter drive.google.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird mit CVE-2026-82833 vorgenommen. Sie ist leicht ausnutzbar. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Es sind technische Details sowie ein öffentlicher Exploit zur Schwachstelle bekannt. Als Angriffstechnik weist das MITRE ATT&CK Projekt die ID T1068 aus.
Der Exploit wird unter drive.google.com zur Verfügung gestellt. Er wird als proof-of-concept gehandelt.
Es sind keine Informationen bezüglich Gegenmassnahmen bekannt. Der Einsatz eines alternativen Produkts bietet sich im Zweifelsfall an.
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Produkt
Typ
Hersteller
Name
- Auto Labeling Pipeline Module to Annotate a Document Automatically
- Open Source Annotation Tools for Machine Learning Practitioners
Version
CPE 2.3
CPE 2.2
CVSSv4
VulDB Vector: 🔒VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
CVSSv3
VulDB Meta Base Score: 6.3VulDB Meta Temp Score: 5.7
VulDB Base Score: 6.3
VulDB Temp Score: 5.7
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
CVSSv2
| AV | AC | Au | C | I | A |
|---|---|---|---|---|---|
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| Vektor | Komplexität | Authentisierung | Vertraulichkeit | Integrität | Verfügbarkeit |
|---|---|---|---|---|---|
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
VulDB Base Score: 🔒
VulDB Temp Score: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
Exploiting
Klasse: Erweiterte RechteCWE: CWE-284 / CWE-266
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒
Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja
Verfügbarkeit: 🔒
Zugang: öffentlich
Status: Proof-of-Concept
Download: 🔒
Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒
| 0-Day | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
|---|---|---|---|---|
| Heute | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
Threat Intelligence
Interesse: 🔍Aktive Akteure: 🔍
Aktive APT Gruppen: 🔍
Gegenmassnahmen
Empfehlung: keine Massnahme bekanntStatus: 🔍
0-Day Time: 🔒
Timeline
31.08.2026 Advisory veröffentlicht31.08.2026 VulDB Eintrag erstellt
31.08.2026 VulDB Eintrag letzte Aktualisierung
Quellen
Advisory: drive.google.comStatus: Nicht definiert
CVE: CVE-2026-82833 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-82833
GCVE (VulDB): GCVE-100-397245
scip Labs: https://www.scip.ch/?labs.20161013
Eintrag
Erstellt: 31.08.2026 09:30Anpassungen: 31.08.2026 09:30 (58)
Komplett: 🔍
Einsender: Stephen Lin
Cache ID: 216::103
Submit
Akzeptiert
- Submit #876617: doccano v1.8.5 Broken Access Control (von Stephen Lin)
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