dbt-labs dbt-mcp 直到 1.17.0 Usage Tracker tracking.py DefaultUsageTracker.emit_tool_called_event sql_query/vars/build/test/node_selection 权限提升

CVSS 元临时分数	当前攻击价格 (≈)	CTI兴趣分数
5.1	$0-$5k	1.46-

摘要信息

在dbt-labs dbt-mcp 直到 1.17.0中曾发现一漏洞，此漏洞被评为棘手。 受此问题影响的是功能DefaultUsageTracker.emit_tool_called_event文件：src/dbt_mcp/tracking/tracking.py的组件:Usage Tracker。 在 参数sql_query/vars/build/test/node_selection被操纵的情况下，会引发 权限提升。 该漏洞被命名为CVE-2026-44970， 远程可以启动攻击， 没有可利用漏洞。

细节信息

在dbt-labs dbt-mcp 直到 1.17.0中曾发现一漏洞，此漏洞被评为棘手。 受此问题影响的是功能DefaultUsageTracker.emit_tool_called_event文件：src/dbt_mcp/tracking/tracking.py的组件:Usage Tracker。 在 参数sql_query/vars/build/test/node_selection被操纵的情况下，会引发 权限提升。 采用 CWE 描述该问题会链接到 CWE-502。 此漏洞的脆弱性所发布。 该通告可在 github.com 下载。

该漏洞被命名为CVE-2026-44970， 2026-05-08是CVE分配的时间。 远程可以启动攻击， 有技术细节可用。 此漏洞的流行程度低于一般水平。 没有可利用漏洞。 目前，大约为美元 $0-$5k。

若长度存在，则声明为 未定义。

通过升级至 1.17.1 版本可以消除此问题。

产品信息

类型

• Artificial Intelligence Software

供应商

• dbt-labs

名称

• dbt-mcp

版本

• 1.0
• 1.1
• 1.2
• 1.3
• 1.4
• 1.5
• 1.6
• 1.7
• 1.8
• 1.9
• 1.10
• 1.11
• 1.12
• 1.13
• 1.14
• 1.15
• 1.16
• 1.17.0

网站

• 产品: https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp/

CPE 2.3信息

• 🔒
• 🔒
• 🔒

CPE 2.2信息

• 🔒
• 🔒
• 🔒

CVSSv4信息

VulDB 向量: 🔒
VulDB 可靠性: 🔍

CVSSv3信息

VulDB 元基础分数: 5.3
VulDB 元临时分数: 5.1

VulDB 基本分数: 5.3
VulDB 临时得分: 5.1
VulDB 向量: 🔒
VulDB 可靠性: 🔍

CVSSv2信息

AV	AC	Au	C	I	A
💳	💳	💳	💳	💳	💳
💳	💳	💳	💳	💳	💳
💳	💳	💳	💳	💳	💳

向量	复杂性	身份验证	保密	完整性	可用性
开锁	开锁	开锁	开锁	开锁	开锁
开锁	开锁	开锁	开锁	开锁	开锁
开锁	开锁	开锁	开锁	开锁	开锁

VulDB 基本分数: 🔒
VulDB 临时得分: 🔒
VulDB 可靠性: 🔍

利用信息

分类: 权限提升
CWE: CWE-502 / CWE-20
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

身体的: 否
本地: 否
远程: 是

可用性: 🔒
状态: 未定义
价格预测: 🔍
当前价格估算: 🔒

0-Day	开锁	开锁	开锁	开锁
今天	开锁	开锁	开锁	开锁

威胁情报信息

利益: 🔍
活跃演员: 🔍
活跃的APT团体: 🔍

对策信息

建议: 无已知缓解措施
状态: 🔍

0天时间: 🔒

升级: dbt-mcp 1.17.1

时间轴信息

2026-05-08 CVE 已分配
2026-07-16 +69 日 公告已发布
2026-07-16 +0 日 已创建 VulDB 条目
2026-07-16 +0 日 VulDB 上次更新

来源信息

产品: github.com

公告: github.com
状态: 已确认

CVE: CVE-2026-44970 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-44970
GCVE (VulDB): GCVE-100-379603

条目信息

已创建: 2026-07-16 20時16分
更改: 2026-07-16 20時16分 (57)
完整: 🔍
Cache ID: 216::103

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

讨论

Might our Artificial Intelligence support you?

Check our Alexa App!