Katalog podatności CVE
Przetłumaczone opisy podatności z bazy NVD NIST - w języku polskim
Przeglądaj podatności według pakietuKatalog CISA KEV zaktualizowany: (v2026.11.06)
Cotygodniowy digest CVE
Jeden mail w tygodniu z nowo opublikowanymi podatnościami, o których warto wiedzieć. Bez zakładania konta.
Digest dotyczy ogólnie nowych podatności, nie Twoich serwerów. Jeśli chcesz wiedzieć, które z nich faktycznie działają w Twojej infrastrukturze, tym zajmuje się Secvalis : skanuje Twoje maszyny i zgłasza wyłącznie to, co ich dotyczy.
PostgreSQL Anonymizer przed wersją 3.3.0 nie maskuje danych zwracanych przez podzapytanie w regule. Problem został rozwiązany w wersji 3.3.0.
PostgreSQL Anonymizer przed wersją 3.3.0 nie maskuje danych dostępnych przez widok z opcją security_invoker. Problem został rozwiązany w wersji 3.3.0.
Dokumentacja PostgreSQL Anonymizer zaleca stosowanie reguł na partycjach i tabelach dziedziczących, jednak bezpośredni dostęp do partycji jest maskowany, a dostęp przez tabelę nadrzędną już nie. Problem został rozwiązany w wersji 3.3.0.
PostgreSQL Anonymizer przed wersją 3.3.0 nie unieważnia planów przygotowanych po dodaniu reguły lub zmianie roli. Użytkownicy korzystający z takich planów mogą nadal widzieć niezamaskowane dane do końca sesji.
PostgreSQL ogranicza dostęp do salt i shift przez polecenie SHOW dla użytkowników spoza pg_read_all_settings, ale wartości te są widoczne w pg_db_role_setting lub pg_roles, jeśli ustawiono je na poziomie bazy danych, użytkownika lub obu. Dokumentacja PostgreSQL Anonymizer zaleca używanie ALTER DATABASE / ALTER ROLE dla salt; problem rozwiązano w wersji 3.3.0.
Zoptymalizowane statystyki tabeli w PostgreSQL są widoczne dla każdego, kto ma uprawnienie SELECT na tej tabeli. Zamaskowana rola może więc odczytać ograniczony podzbiór danych poprzez histogramy i MCV w widoku statystyk.
Funkcja anon.image_blur() w PostgreSQL Anonymizer przed wersją 3.3.0 nie sprawdza zadeklarowanych wymiarów dostarczonego obrazu, co pozwala atakującemu podać mały obraz z ogromnymi zadeklarowanymi wymiarami. Może to wyczerpać pamięć backendu i doprowadzić do OOM-kill oraz odzyskiwania klastra po awarii.
Funkcje generujące dane zastępcze oparte na zakresach w PostgreSQL Anonymizer nie ograniczają rozmiaru zakresu. Można to wykorzystać do wyczerpania pamięci procesu backendu i jego zabicia przez OOM killer (przy włączonym overcommit), co prowadzi do awaryjnego odzyskiwania całego klastra.
PostgreSQL Anonymizer zawiera podatność pozwalającą obejść ograniczenie tylko-do-odczytu ról zamaskowanych za pomocą CTE modyfikujących dane. Problem został rozwiązany w wersji 3.3.0 i nowszych.
W X.Org X Server przed wersją 21.1.25 oraz XWayland przed wersją 24.1.14 występuje use-after-free spowodowany brakiem zarządzania cyklem życia sprite'ów gestów w funkcji GestureBuildSprite(). Uwierzytelniony klient X może wykorzystać tę podatność do zawieszenia serwera X lub potencjalnego wykonania kodu.
W X.Org X Server przed wersją 21.1.25 oraz XWayland przed wersją 24.1.14 występuje buffer overread w funkcji CheckKeySyms(). Uwierzytelniony klient X może wykorzystać tę podatność do wycieku niewielkich ilości informacji z pamięci serwera X lub jego zawieszenia.
W X.Org X Server przed wersją 21.1.15 oraz XWayland przed wersją 24.1.14 występuje przepełnienie bufora sterty (heap buffer overflow) wywołane żądaniem XIPassiveUngrabDevice z wartością modyfikatora poza zakresem. Uwierzytelniony klient X może wykorzystać tę podatność do zawieszenia serwera X lub potencjalnego wykonania kodu w jego kontekście.
W Grafanie użytkownik mający dostęp do zapytań do źródła danych Azure Monitor może spowodować, że serwer wykona żądania do punktu końcowego kontrolowanego przez atakującego, co ujawni token dostępu Azure tego źródła danych (server-side request forgery).
W Grafanie użytkownik z rolą Viewer może zawiesić serwer, wysyłając spreparowane wyrażenie matematyczne po stronie serwera (niekontrolowana rekurencja). Użytkownik z uprawnieniami do provisionowania reguł alertów może spowodować, że awaria będzie się utrzymywać po restartach.
Nieprawidłowy operator (CWE-480) w obsłudze RPC FetchSnapshot w Apache Kafka w wersjach od 2.8.0 przed 4.2.2 oraz od 4.3.0 przed 4.3.2 pozwala uwierzytelnionemu atakującemu z uprawnieniem CLUSTER_ACTION na wywołanie odmowy usługi. Wykorzystanie następuje poprzez spreparowane żądanie FetchSnapshotRequest z pustą tablicą tematów lub tematem bez partycji, co powoduje zakończenie procesu kontrolera.
Podatność w funkcji ethernet_fill_header() w stosie sieciowym Zephyr RTOS polega na tym, że nagłówek Ethernet jest wstawiany w miejscu (poprzez net_buf_push) bez sprawdzenia, czy pakiet ma wystarczający zapas miejsca (headroom). Pakiety przydzielone przez inny stos L2 (np. 802.15.4/OpenThread, PPP) i przekazane do Ethernetu w wyniku routingu lub tunelowania mają zbyt mały headroom, co prowadzi do zapisu poza granicami bufora. W buildach bez CONFIG_ASSERT i CONFIG_NET_BUF_HARDENING powoduje to korupcję pamięci.
Podatność w podsystemie GPIO systemu Zephyr polega na braku walidacji argumentu pin przekazywanego przez wątek użytkownika w funkcjach z_vrfy_gpio_pin_configure(), z_vrfy_gpio_pin_get_config() i z_vrfy_gpio_pin_interrupt_configure(). W buildach z CONFIG_USERSPACE=y pozwala to na zapis poza zakresem tablicy w pamięci jądra (m.in. wskaźnika funkcji) oraz odczyty poza zakresem i dostępy MMIO, co może prowadzić do korupcji pamięci jądra, wykonania dowolnego kodu lub awarii.
W Ultralytics wykryto podatność path traversal podczas pobierania z Google Drive, która może prowadzić do zdalnego wykonania kodu. Luka wynika z braku odpowiedniej walidacji ścieżki dostarczonej przez użytkownika przed użyciem jej w operacjach na plikach. Wymagana jest interakcja użytkownika (odwiedzenie złośliwej strony lub otwarcie złośliwego pliku).
W Ultralytics wykryto podatność wstrzyknięcia kodu w funkcji parse_model, która może prowadzić do zdalnego wykonania kodu. Luka wynika z braku odpowiedniej walidacji ciągu znaków dostarczonego przez użytkownika przed użyciem go do wykonania kodu Python. Wymagana jest interakcja użytkownika (odwiedzenie złośliwej strony lub otwarcie złośliwego pliku).
W Ultralytics wykryto podatność deserializacji niezaufanych danych w funkcji load_dataset_cache_file, która może prowadzić do zdalnego wykonania kodu. Luka wynika z braku odpowiedniej walidacji danych dostarczonych przez użytkownika, co może skutkować deserializacją niezaufanych danych. Wymagana jest interakcja użytkownika (odwiedzenie złośliwej strony lub otwarcie złośliwego pliku).
Dane podatności pochodzą z NVD (NIST) · CISA KEV · EPSS

