deepset-ai farm bis 0.8.0 Tokenizer Loader tokenization.py EmbeddingTokenizer.from_pretrained vocab_filename Directory Traversal

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
4.1$0-$5k3.35+

Zusammenfassunginfo

Es wurde eine problematische Schwachstelle in deepset-ai farm bis 0.8.0 entdeckt. Es betrifft die Funktion EmbeddingTokenizer.from_pretrained der Datei farm/modeling/tokenization.py der Komponente Tokenizer Loader. Dank der Manipulation des Arguments vocab_filename mit unbekannten Daten kann eine Directory Traversal-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Verwundbarkeit wird unter CVE-2026-120334 geführt. Der Angriff kann remote ausgeführt werden. Desweiteren ist ein Exploit verfügbar.

Detailsinfo

Eine Schwachstelle wurde in deepset-ai farm bis 0.8.0 ausgemacht. Sie wurde als problematisch eingestuft. Hierbei geht es um die Funktion EmbeddingTokenizer.from_pretrained der Datei farm/modeling/tokenization.py der Komponente Tokenizer Loader. Durch Beeinflussen des Arguments vocab_filename mit einer unbekannten Eingabe kann eine Directory Traversal-Schwachstelle ausgenutzt werden. Klassifiziert wurde die Schwachstelle durch CWE als CWE-22. Die Auswirkungen sind bekannt für die Vertraulichkeit.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Verwundbarkeit wird mit der eindeutigen Identifikation CVE-2026-120334 gehandelt. Die Ausnutzbarkeit ist als leicht bekannt. Umgesetzt werden kann der Angriff über das Netzwerk. Das Ausnutzen erfordert keine spezifische Authentisierung. Eine Ausnutzung erfordert, dass das Opfer eine spezifische Handlung durchführt. Es sind technische Details sowie ein öffentlicher Exploit zur Schwachstelle bekannt. Diese Schwachstelle wird durch das MITRE ATT&CK als Angriffstechnik T1006 bezeichnet.

Unter github.com wird der Exploit zum Download angeboten. 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

Support

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 4.3
VulDB Meta Temp Score: 4.1

VulDB Base Score: 4.3
VulDB Temp Score: 4.1
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv2info

AVACAuCIA
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💳💳💳💳💳💳
VektorKomplexitätAuthentisierungVertraulichkeitIntegritätVerfügbarkeit
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

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

Exploitinginfo

Klasse: Directory Traversal
CWE: CWE-22
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

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

01.11.2026 Advisory veröffentlicht
01.11.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
01.11.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Advisory: github.com
Status: Bestätigt

CNA: VulDB
CVE: CVE-2026-120334 (🔒)

GCVE (CVE): GCVE-0-2026-120334
GCVE (VulDB): GCVE-100-429659
scip Labs: https://www.scip.ch/?labs.20161013

Eintraginfo

Erstellt: 01.11.2026 15:34
Anpassungen: 01.11.2026 15:34 (60)
Komplett: 🔍
Einsender: Dem0000000
Cache ID: 216::103

Submitinfo

Akzeptiert

  • Submit #1016276: deepset FARM 0.4.4 up to 0.8.0 Path Traversal (von Dem0000000)

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

Diskussion

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