pydantic-ai の脆弱性 (CVE-2026-107287)
概要
pydantic-ai に 脆弱性 (CVE-2026-107287) が存在。不正な操作・情報露出のリスクがあります。対策: 2.52.0 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)。
Summary
Applications using Pydantic AI's local web-fetch tool can experience excessive CPU and memory use when it converts attacker-controlled HTML. An agent must fetch the affected page; provider-native web fetching is not affected.
Details
Nested block elements cause HTML-to-Markdown conversion to reprocess accumulated text at each level and can greatly expand the intermediate output. The response-body limit bounds downloaded bytes, while the returned-content limit is applied only after conversion. On current releases, conversion runs in a worker thread but can still consume substantial resources and delay other work in the process. Older releases performed conversion on the event loop.
Mitigation
Upgrade to a patched release of pydantic-ai or pydantic-ai-slim. If you cannot upgrade yet, avoid using local web fetching for attacker-controlled HTML.
出典: GitHub Security Advisories (Global) 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-2026-107287 という番号がついた弱点 (脆弱性) が見つかりました。
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 6.5/10 です。
対策: pydantic-ai を 2.52.0 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-2026-107287」を検索してください。
CVE-2026-107287 (pydantic-ai) — CWE-400 / CVSS v3 6.5
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
修正バージョン: 2.52.0 (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-400) があります。
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。
重要度: 中 (CVSS 6.5/10)。不正な操作・情報露出のリスクがあります。
2.52.0 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
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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 2.52.0ステージング環境で 2.52.0 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。
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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。