leejet stable-diffusion.cpp Safetensors Loader safetensors_io.cpp data_offsets Information Disclosure

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
6.0$0-$5k0.44+

Zusammenfassunginfo

Eine Schwachstelle wurde in leejet stable-diffusion.cpp gefunden. Sie wurde als kritisch eingestuft. Hierbei betrifft es unbekannten Programmcode der Datei src/model_io/safetensors_io.cpp der Komponente Safetensors Loader. Mittels Manipulieren des Arguments data_offsets mit unbekannten Daten kann eine Information Disclosure-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Verwundbarkeit wird unter CVE-2026-70660 geführt. Der Angriff lässt sich über das Netzwerk starten. Es ist soweit kein Exploit verfügbar. Als bestmögliche Massnahme wird Patching empfohlen.

Detailsinfo

Es wurde eine kritische Schwachstelle in leejet stable-diffusion.cpp - die betroffene Version ist nicht klar definiert - gefunden. Betroffen hiervon ist ein unbekannter Ablauf der Datei src/model_io/safetensors_io.cpp der Komponente Safetensors Loader. Mit der Manipulation des Arguments data_offsets mit einer unbekannten Eingabe kann eine Information Disclosure-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-125 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

stable-diffusion.cpp is a pure C/C++ library for running diffusion model (Stable Diffusion, Flux, Wan, Qwen Image, Z-Image, and more) inference. Prior to master-764-e22272e, the safetensors loader in src/model_io/safetensors_io.cpp trusts each tensor's data_offsets after checking only that nbytes equals end - begin. A crafted .safetensors file can declare a byte range beyond the file's data section, causing src/model_loader.cpp to consume an attacker-chosen length from an unchecked mapped-file offset. Loading the model can read adjacent process memory into tensor buffers or crash the process. This issue is fixed in master-764-e22272e.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 04.08.2026 mit CVE-2026-70660 vorgenommen. Die Ausnutzbarkeit 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. Es sind zwar technische Details, jedoch kein verfügbarer Exploit zur Schwachstelle bekannt.

Die Schwachstelle lässt sich durch das Einspielen des Patches master-764-e22272e lösen.

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

Produktinfo

Hersteller

Name

Webseite

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: 6.3
VulDB Meta Temp Score: 6.0

VulDB Base Score: 6.3
VulDB Temp Score: 6.0
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: Information Disclosure
CWE: CWE-125 / CWE-119
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Teilweise
Lokal: Ja
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert
Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

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

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Patch
Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Patch: master-764-e22272e

Timelineinfo

04.08.2026 CVE zugewiesen
05.11.2026 +93 Tage Advisory veröffentlicht
05.11.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
05.11.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: github.com
Status: Bestätigt

CNA: GitHub_M
CVE: CVE-2026-70660 (🔒)

GCVE (CVE): GCVE-0-2026-70660
GCVE (VulDB): GCVE-100-431499

Eintraginfo

Erstellt: 05.11.2026 16:45
Anpassungen: 05.11.2026 16:45 (68)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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

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