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CVE-2026-72742 high CVSS 8.6

Vulnérabilité dans DSPy (CVE-2026-72742)

Résumé

Vulnérabilité dans DSPy (CVE-2026-72742). Des informations confidentielles peuvent être exposées.

Description d'origine

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

DSPy 3.3.0b1 contains a file exfiltration vulnerability in the Image and Audio output field adapters that allows attackers with influence over language model outputs to read arbitrary local files by injecting a filesystem path into the url field of a parsed Image or Audio typed output. The JSONAdapter and ChatAdapter parse untrusted language model completions through parse_value into TypeAdapter validation, which triggers encode_image or encode_audio to read and base64-encode any local file path via the os.path.isfile branch in image.py and audio.py, subsequently embedding the file contents into outgoing prompt messages sent to the attacker-controlled model endpoint.

Source: NIST National Vulnerability Database NVD GitHub Advisory

Résumé IA

Rédigé par une IA externe ; il peut contenir des erreurs. Vérifiez la description d'origine et les références ci-dessous avant d'agir.

Une vulnérabilité référencée CVE-2026-72742 a été découverte dans dspy.
Des informations confidentielles peuvent être exposées. Score CVSS : 8.6/10.
Action : appliquez le correctif officiel de l'éditeur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « dspy CVE-2026-72742 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2026-72742 (dspy) — CWE-73 / CVSS v3 8.6
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
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

ファイル抽出の脆弱性は、任意のローカルファイルを読み取ることができるものです。

📍 Périmètre concerné

ImageおよびAudio出力フィールドアダプタ

🔥 Gravité

攻撃者がシステムのローカルファイルにアクセスできるため、セキュリティリスクは非常に高いです。

🔧 Comment corriger

DSPyアダプタのコードを見直し、ファイルパスの注入を防ぐための検証を追加します。

🛡️ Contournement

一時的な回避策は特にありませんが、言語モデル出力の信頼性を高めるための入力検証を強化することが考えられます。

🔍 Détection

ImageおよびAudio出力が外部に送信される際の中身を解析し、不審なファイルパスの存在を確認します。

Références

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