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CVE-2026-60085 high CVSS 7.5

Vulnérabilité dans PraisonAI (CVE-2026-60085)

Résumé

Vulnérabilité dans PraisonAI (CVE-2026-60085). Des informations confidentielles peuvent être exposées. Atténuation : mise à jour vers 4.6.78 ou plus.

Description d'origine

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

Summary
SecurityPolicy in praisonaiagents/sandbox/config.py is a documented configuration data class with fields for allow_subprocess, allowed_paths, blocked_paths, allowed_commands, blocked_commands, allowed_imports, and blocked_imports. Its strict() classmethod is explicitly described as creating "a strict security policy for untrusted code," setting allow_subprocess=False and allow_file_write=False, and inheriting default blocked_paths (/etc/passwd, /etc/shadow, ~/.ssh, ~/.aws, ~/.config) and blocked_commands (rm -rf, dd, mkfs, fdisk, shutdown, reboot).
The default sandbox backend, Subprocess Sandbox (praisonai/sandbox/subprocess.py), implements code/command execution by writing input to a temp file and invoking it via asyncio.create_subprocess_exec() directly, with no checking of any kind against blocked_commands, blocked_imports, blocked_paths, allow_subprocess, or allow_file_write. A search across every sandbox backend file in the repository confirms these fields are referenced nowhere outside the data class that declares them. Only allow_network and max_output_size are actually consulted.
Verification
Using a Security Policy.strict()-configured Sandbox Config(sandbox_type="subprocess") and the real Subprocess Sandbox:

subprocess.run(['id'], ...) executed and returned uid=0(root) gid=0(root) groups=0(root) — despite allow_subprocess=False.
open('/etc/passwd').read() returned the real file contents in full — despite /etc/passwd being explicitly listed in blocked_paths.…

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-2026-60085 a été découverte dans PraisonAI.
Des informations confidentielles peuvent être exposées. Score CVSS : 7.5/10.
Action : mettez à jour PraisonAI vers 4.6.78 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « PraisonAI CVE-2026-60085 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2026-60085 (PraisonAI) — CWE-273 / CVSS v3 7.5
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
Correctif : 4.6.78 — 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-273) affecte PraisonAI.

📍 Périmètre concerné

Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de PraisonAI.

🔥 Gravité

Gravité : Élevée (CVSS 7.5/10). Des informations confidentielles peuvent être exposées.

🔧 Comment corriger

Mettre à jour vers 4.6.78.

🛡️ 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 'PraisonAI' . | 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 PraisonAI 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 PraisonAI to 4.6.78

    ステージング環境で 4.6.78 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 PraisonAI
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"4.6.78"}]}]
PyPI praisonai
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"4.6.78"}]}]

Références

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