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CVE-2026-107290 medium CVSS 6.5

Vulnérabilité dans pydantic-ai (CVE-2026-107290)

Résumé

Vulnérabilité dans pydantic-ai (CVE-2026-107290). Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation. Exploitable via web_fetch_tool. Atténuation : mise à jour vers 2.44.0 ou plus.

Description d'origine

La description telle que publiée par la source (souvent en anglais).

Summary

The local web-fetch tool (web_fetch_tool, also used as the WebFetch capability's local fallback) processed responses with several steps whose running time grows quadratically with the size of certain server-controlled inputs, and ran them on the event loop: decoding the body with whichever charset the server declared, extracting the page title with a backtracking regular expression, and converting the HTML to markdown. An application that exposes this tool to untrusted prompts can be steered to fetch an attacker-controlled page of a megabyte or two that blocks the event loop for minutes, stalling every other coroutine in the process — other agent runs, other requests being served — for the duration.

This is an availability issue only. SSRF protections and the download size limit introduced in GHSA-v2xh-2vp8-57h8 are unaffected; that limit bounds how much is downloaded, not how long the response takes to process.

Details

Title extraction used a backtracking pattern over the raw response body, so a body made of repeated unterminated tag openings cost time proportional to the square of its size. The HTML-to-markdown conversion had the same shape in three of its steps: normalizing whitespace, stripping preformatted blocks, and numbering ordered lists all took time proportional to the square of a run of spaces or a list's length. All of it ran on the event loop, and the regex steps hold the interpreter lock even when moved off it, so the whole process p…

Source: GitHub Security Advisories (Global) NVD GitHub Advisory

Résumé généré automatiquement

Assemblé par SecPulse à partir des données sources (CVSS, CWE, versions affectées) à l'aide de modèles, sans IA. Vérifiez la description d'origine et les références ci-dessous.

Une vulnérabilité référencée CVE-2026-107290 a été découverte dans pydantic-ai.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme web_fetch_tool à distance pour détourner le produit.
Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation. Score CVSS : 6.5/10.
Action : mettez à jour pydantic-ai vers 2.44.0 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « pydantic-ai CVE-2026-107290 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2026-107290 (pydantic-ai) — CWE-1333 / CVSS v3 6.5
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : web_fetch_tool / WebFetch / charset / punycode
Correctif : 2.44.0 — appliquer immédiatement
Plan : 1) Audit SBOM, 2) Mise à jour staging→prod, 3) Surveillance WAF/proxy sur les endpoints affectés, 4) Recherche d'IOC dans les logs.
Réfs : voir GHSA / avis éditeur / version corrigée liés sur cette page.

❓ Quel est le problème

Une vulnérabilité (CWE-1333) affecte pydantic-ai. Les attaquants atteignent le code vulnérable via web_fetch_tool.

📍 Périmètre concerné

Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de pydantic-ai. Surface d'attaque : web_fetch_tool / WebFetch / charset / punycode.

🔥 Gravité

Gravité : Moyenne (CVSS 6.5/10). Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation.

🔧 Comment corriger

Mettre à jour vers 2.44.0.

🛡️ Contournement

En attendant le correctif : désactivez la fonctionnalité concernée, appliquez des règles WAF, ou restreignez l'accès par ACL réseau.

🔍 Détection

Recherchez dans les logs des requêtes correspondant aux IOC connus de cette CVE. Auditez les SBOM/dépendances.

Actions de réponse

Étapes concrètes et exemples de commandes que les équipes SOC/SRE doivent exécuter dans l'ordre

  1. 1
    Identify exposure 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. 2
    Apply patch patch 
    Upgrade pydantic-ai to 2.44.0

    ステージング環境で 2.44.0 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. 3
    Post-deployment verification 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。

Paquets affectés

pip pydantic-ai
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"2.44.0"}]}]
pip pydantic-ai-slim
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"2.44.0"}]}]
PyPI pydantic-ai
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"1.77.0"},{"fixed":"1.107.6"},{"introduced":"2.0.0b1"},{"fixed":"2.44.0"}]}]
PyPI pydantic-ai-slim
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"1.77.0"},{"fixed":"1.107.6"},{"introduced":"2.0.0b1"},{"fixed":"2.44.0"}]}]

Références

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