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CVE-2026-71416 high CVSS 8.8

Contournement d'authentification dans headroom-ai (CVE-2026-71416)

Résumé

Contournement d'authentification dans headroom-ai (CVE-2026-71416). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via Authorization header. Atténuation : mise à jour vers 0.35.0 ou plus.

Description d'origine

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

Summary

The Headroom WebSocket server does not validate the Origin header of incoming client WebSocket requests before forwarding the request to the upstream server, allowing malicious WebSocket clients to perform arbitrary LLM requests without authentication. This can be exploited by a malicious WebSocket client executed in a traditional or headless browser such as lightpanda, if the browser has access to the Headroom proxy and the OpenAI API key is stored in the OPENAI_API_KEY environment variable.

Details

The Headroom server defines a WebSocket handler at ws://:8787/v1/responses in headroom/providers/proxy_routes.py:

    @app.websocket("/v1/responses")
    async def openai_responses_ws(websocket: WebSocket):
        await proxy.handle_openai_responses_ws(websocket)

In the handle_openai_responses_ws() method of the OpenAIHandlerMixin class, the Origin header of the WebSocket client handshake is not checked or verified before calling websocket.accept(), which grants any WebSocket client (including malicious clients) access to the server:

    async def handle_openai_responses_ws(self, websocket: WebSocket) -> None:
        """WebSocket proxy for /v1/responses (Codex gpt-5.4+).

        Newer Codex versions use WebSocket instead of HTTP POST for the
        Responses API.  This handler:
        1. Accepts the client WebSocket
        2. Receives the first message (``response.create`` request)
        3. Opens an upstream WebSock…

Source: NIST National Vulnerability Database 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-2026-71416 a été découverte dans headroom-ai.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme Authorization header à distance pour détourner le produit.
L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Score CVSS : 8.8/10.
Action : mettez à jour headroom-ai vers 0.35.0 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « headroom-ai CVE-2026-71416 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2026-71416 (headroom-ai) — CWE-287 / CVSS v3 8.8
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié
Surface d'attaque : Authorization header / Origin / OPENAI_API_KEY / OpenAIHandlerMixin
Correctif : 0.35.0 — 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 contournement d'authentification (CWE-287) affecte headroom-ai. Les attaquants atteignent le code vulnérable via Authorization header sans authentification.

📍 Périmètre concerné

Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de headroom-ai. Surface d'attaque : Authorization header / Origin / OPENAI_API_KEY / OpenAIHandlerMixin.

🔥 Gravité

Gravité : Élevée (CVSS 8.8/10). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.

🔧 Comment corriger

Mettre à jour vers 0.35.0.

🛡️ 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 'headroom-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 headroom-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 headroom-ai to 0.35.0

    ステージング環境で 0.35.0 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 headroom-ai
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"0.35.0"}]}]
PyPI headroom-ai
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"0.35.0"}]}]

Références

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