pydantic-ai の脆弱性 (CVE-2026-107286)
概要
pydantic-ai に 脆弱性 (CVE-2026-107286) が存在。不正な操作・情報露出のリスクがあります。ConcurrencyLimitedModel 経由で攻撃可能。対策: 2.53.0 以上に更新。
原文の説明
取得元が公開している説明をそのまま載せています (多くは英語)。
This issue was posted by Codex Desktop using gpt-6.1-sol on behalf of David.
Summary
Applications that wrap a model with ConcurrencyLimitedModel or limit_model_concurrency can permanently lose shared concurrency capacity when a streamed request releases its slot from a different task than the one that acquired it. This can happen when a stream ends early, and also when a stream is fully consumed using the default stream_text() debouncing.
In an application that exposes an affected streaming endpoint to network clients and shares a long-lived model limiter across requests, a client can repeatedly start a stream and disconnect. The completed requests retain their slots, eventually preventing subsequent requests that share the limiter from proceeding.
Agent-level max_concurrency and non-streaming model requests are not affected by this defect.
Details
The built-in limiter uses anyio.CapacityLimiter, which associates each acquired slot with its borrowing task. Pydantic AI's streaming lifecycle can acquire the slot on the task consuming the stream and run cleanup on another internal task. The limiter rejects that release, so the slot remains occupied even after the request has ended. Cleanup can raise a RuntimeError; a later request on the borrowing task can also fail because that task still holds a slot.
Early termination includes stopping iteration, a consumer exception, and cancellation. Fully consuming stream_text() with its default `debounce_by=…
出典: NIST National Vulnerability Database NVD GitHub Advisory
自動生成の要約
取得元のデータ (CVSS・CWE・影響バージョンなど) から SecPulse が定型文で組み立てた要約です。AI は使っていません。正確な内容は下の原文と参照URLで確認してください。
pydantic-ai という製品で、CVE-2026-107286 という番号がついた弱点 (脆弱性) が見つかりました。
悪い人がインターネット越しに ConcurrencyLimitedModel のような特定の入り口を狙うことで、製品の中を不正に操作できてしまいます。
不正な操作・情報露出のリスクがあります。重要度は CVSS スコア 7.5/10 です。
対策: pydantic-ai を 2.53.0 以上に更新してください。
心配なら、システム担当者や製品の公式サイトで「pydantic-ai CVE-2026-107286」を検索してください。
CVE-2026-107286 (pydantic-ai) — CWE-772 / CVSS v3 7.5
攻撃ベクター: ネットワーク経由 (リモート攻撃可) / 認証不要 / 被害者操作不要
脆弱箇所: ConcurrencyLimitedModel / limit_model_concurrency / max_concurrency / anyio.CapacityLimiter
修正バージョン: 2.53.0 (即時適用推奨)
対応方針: 1) SBOMで影響バージョン横断確認, 2) ステージング検証→本番更新, 3) WAF/プロキシで該当エンドポイントを監視, 4) ログでIOC調査。
参考: 当ページの『参照URL』の GHSA / vendor advisory / patched release を参照。
pydantic-ai に 脆弱性 (CWE-772) があります。攻撃者は ConcurrencyLimitedModel を経由して脆弱な処理に到達し、認証なしで悪用できます。
pydantic-ai の影響バージョンはベンダーのアドバイザリで確認してください。攻撃箇所: ConcurrencyLimitedModel / limit_model_concurrency / max_concurrency / anyio.CapacityLimiter。
重要度: 重要 (CVSS 7.5/10)。不正な操作・情報露出のリスクがあります。
2.53.0 に更新してください。
修正版が未提供時は、影響機能の無効化・WAFルール・ネットワークACLでの遮断を検討。
Webサーバ・プロキシ・WAFログで該当CVEのIOCに合致する不審リクエストを検索。SBOM/依存ファイルで影響バージョンを横断確認。
対応アクション
SOC/SREチームが順番に実行すべき具体的なステップとコマンド例
-
1影響範囲の特定 identify
grep -r 'pydantic-ai' . | grep -v node_modulesリポジトリと本番環境の依存ファイル (package-lock.json / requirements.txt / go.sum / Gemfile.lock 等) で
pydantic-aiを grep し、稼働しているサービス・バージョンを把握する。 -
2パッチ適用 patch
Upgrade pydantic-ai to 2.53.0ステージング環境で 2.53.0 に上げて回帰テスト → 本番反映。回帰テストはアプリの主要ハッピーパスを含めること。
-
3事後検証 verify
Confirm patched version is live in productionパッチ適用後、ステージングで PoC または同等の悪用パターンを再現して脆弱性が閉じたことを確認。本番ではアクセスログ・WAF でアラート再発が無いか継続監視。
影響パッケージ
参照URL
- patch security-advisories@github.com
- patch security-advisories@github.com
- patch security-advisories@github.com
- patch security-advisories@github.com
- web nvd.nist.gov
- web github.com