CVE-2026-11816
WysokieCVSS 8.1Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)
Niskie ryzykoPercentyl 41 - wyżej niż 41% wszystkich znanych CVE
Streszczenie
Podatność w Keras przed wersją 3.14.0 umożliwia przejście poza katalog docelowy podczas rozpakowywania archiwów. Funkcje walidujące ścieżki plików w archiwach odnoszą się do bieżącego katalogu roboczego (CWD) zamiast do rzeczywistego katalogu docelowego, co w środowiskach takich jak Docker, CI/CD czy Jupyter (gdzie CWD to '/') pozwala na ominięcie zabezpieczeń i zapis plików poza zamierzonym katalogiem.
Ocena ryzyka
Atakujący może nadpisać pliki konfiguracyjne, wstrzyknąć złośliwy kod lub uszkodzić zbiory danych i potoki uczenia maszynowego, co prowadzi do naruszenia integralności systemu i potencjalnego przejęcia kontroli nad aplikacją.
Rekomendacja
Należy niezwłocznie zaktualizować Keras do wersji 3.14.0 lub nowszej. W środowiskach, gdzie aktualizacja nie jest możliwa, należy unikać rozpakowywania archiwów z niepewnych źródeł oraz rozważyć ustawienie CWD na bezpieczny katalog.
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)
Keras versions prior to 3.14.0 are vulnerable to a path traversal issue in the archive extraction utilities located in `keras/src/utils/file_utils.py`. The functions `filter_safe_tarinfos()` and `filter_safe_zipinfos()` validate archive member paths against the process current working directory (CWD) instead of the actual extraction destination. When the process runs with CWD set to `/`, which is common in Docker containers, CI/CD runners, and Jupyter environments, the validation boundary becomes the filesystem root, allowing traversal paths to bypass the security check. Additionally, the zip filter contains a bug that causes an `AttributeError` when a blocked entry is encountered, leading to incomplete extraction. Furthermore, Python 3.11 installations lack the `filter="data"` safety net, leaving them entirely reliant on the flawed CWD-based filter. Exploitation of this vulnerability can result in arbitrary file writes outside the intended extraction directory, enabling attackers to overwrite configuration files, inject malicious code, or corrupt machine learning datasets and pipelines.