ImprintLab Medical-SAM-Adapter 0.1.0/0.1.0-alpha AutoBackend Model Loading autobackend.py session.get_modelmeta.custom_metadata_map imgsz/names/kpt_shape Local Privilege Escalation

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
4.6$0-$5k3.69

Zusammenfassunginfo

Eine Schwachstelle wurde in ImprintLab Medical-SAM-Adapter 0.1.0/0.1.0-alpha gefunden. Sie wurde als problematisch eingestuft. Hierbei geht es um die Funktion session.get_modelmeta.custom_metadata_map der Datei models/MobileSAMv2/ultralytics/nn/autobackend.py der Komponente AutoBackend Model Loading. Durch Manipulieren des Arguments imgsz/names/kpt_shape mit unbekannten Daten kann eine Local Privilege Escalation-Schwachstelle ausgenutzt werden. Eine eindeutige Identifikation der Schwachstelle wird mit CVE-2026-111212 vorgenommen. Der Angriff muss lokal angegangen werden. Zusätzlich gibt es einen verfügbaren Exploit.

Detailsinfo

In ImprintLab Medical-SAM-Adapter 0.1.0/0.1.0-alpha wurde eine Schwachstelle gefunden. Sie wurde als problematisch eingestuft. Dabei geht es um die Funktion session.get_modelmeta.custom_metadata_map der Datei models/MobileSAMv2/ultralytics/nn/autobackend.py der Komponente AutoBackend Model Loading. Mit der Manipulation des Arguments imgsz/names/kpt_shape mit einer unbekannten Eingabe kann eine Local Privilege Escalation-Schwachstelle ausgenutzt werden. CWE definiert das Problem als CWE-95. Die Auswirkungen sind bekannt für Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Verwundbarkeit wird als CVE-2026-111212 geführt. Sie gilt als leicht auszunutzen. Der Angriff muss lokal angegangen werden. Eine Ausnutzung erfordert, dass das Opfer eine spezifische Handlung durchführt. Es sind technische Details sowie ein öffentlicher Exploit zur Schwachstelle bekannt.

Der Exploit kann von github.com heruntergeladen werden. Er wird als proof-of-concept gehandelt.

Es sind keine Informationen bezüglich Gegenmassnahmen bekannt. Der Einsatz eines alternativen Produkts bietet sich im Zweifelsfall an.

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

Produktinfo

Typ

Hersteller

Name

Version

Webseite

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 4.8
VulDB Meta Temp Score: 4.6

VulDB Base Score: 4.8
VulDB Temp Score: 4.6
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv2info

AVACAuCIA
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VektorKomplexitätAuthentisierungVertraulichkeitIntegritätVerfügbarkeit
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

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

Exploitinginfo

Klasse: Local Privilege Escalation
CWE: CWE-95 / CWE-94 / CWE-74
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Teilweise
Lokal: Ja
Remote: Teilweise

Verfügbarkeit: 🔒
Zugang: öffentlich
Status: Proof-of-Concept
Download: 🔒
Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

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

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: keine Massnahme bekannt
Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Timelineinfo

15.10.2026 Advisory veröffentlicht
15.10.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
15.10.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: 145
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2026-111212 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-111212
GCVE (VulDB): GCVE-100-420763
scip Labs: https://www.scip.ch/?labs.20161013

Eintraginfo

Erstellt: 15.10.2026 20:18
Anpassungen: 15.10.2026 20:18 (60)
Komplett: 🔍
Einsender: Dem00000
Cache ID: 216::103

Submitinfo

Akzeptiert

  • Submit #1004881: ImprintLab Medical-SAM-Adapter up to main commit 5888e722876511f177e8e762498a7986753b7f7d (vendors ultralytics 8.0.120) Code Injection (von Dem00000)

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

Diskussion

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