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🎯 CVE-2026-31237 CRITICAL 9.8 🔥 EPSS 60% 🧪 PoC 🇪🇺 EUVD
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CVE-2026-31237 | The Ludwig framework thru 0.10.4 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) through its predict() method. When a user provides a dataset file path to the predict() method, the framework automatically determines the file format. If the file is a pickle (.pkl) file, it is loaded using pandas.read_pickle() without any validation or security restrictions. This allows the deserialization of arbitrary Python objects via the unsafe pickle module. A remote a

The Ludwig framework thru 0.10.4 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) through its predict() method. When a user provides a dataset file path to the predict() method, the framework automatically determines the file format. If the file is a pickle (.pkl) file, it is loaded using pandas.read_pickle() without any validation or security restrictions. This allows the deserialization of arbitrary Python objects via the unsafe pickle module. A remote attacker can exploit this by providing a maliciously crafted pickle file, leading to arbitrary code execution on the system running the Ludwig prediction.

Klassifikation & Betroffenheit:
CWE-502 n/a n/a n/a
Deserialization of Untrusted Data 🎯 Medium

The product deserializes untrusted data without sufficiently ensuring that the resulting data will be valid.

🛡️ Empfohlene Mitigation: If available, use the signing/sealing features of the programming language to assure that deserialized data has not been tainted. For example, a hash-based message authentication code (HMAC) could be used to ensure that data has not been modified.
Vollständige Definition bei MITRE ➔
⚔️ Typische Angriffsmuster (CAPEC):
CAPEC-586 · Object Injection (High)
🧩 Ähnliche Schwachstellen (Hersteller/Klasse/Score-Band):
CVE-2026-37541 10.0 CVE-2026-36767 10.0 CVE-2025-54328 10.0 CVE-2026-30302 10.0 CVE-2025-69770 10.0
📚 Referenzen & Quellen:
🇪🇺 Original-Eintrag (ENISA EUVD) 🇺🇸 NVD-Eintrag
Ausnutzungs-Zeitleiste:
CVSS-Vektor-Analyse: 9.8
AV · Angriffsvektor Netzwerk
AC · Komplexität Gering
PR · Privilegien Keine
UI · Interaktion Keine
S · Scope Unverändert
C · Vertraulichkeit Hoch
I · Integrität Hoch
A · Verfügbarkeit Hoch
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
Veröffentlicht:12.05.2026
Aktualisiert:17.06.2026 10:33
Assigner (CNA):mitre
EUVD-ID:EUVD-2026-29560
Quellen: 🇪🇺 EUVD-Datenbank (ENISA) + 🇺🇸 NVD-Anreicherung · 24-h-Cache
CWE-502 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar
💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.
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1 🔴 Critical im Radar
0 ⚠️ CISA KEV
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1 🧪 PoC verfügbar
10 🆕 Neu im KEV (7 T)
📊 Historien-Charts — Criticals-Trend · Vendors · EPSS-Verteilung
🔴 Criticals pro Monat (12 M) 2025-09: 240 2025-10: 316 2025-11: 257 2025-12: 426 2026-01: 431 2026-02: 418 2026-03: 652 2026-04: 574 2026-05: 683 2026-06: 942 2026-07: 1333 2026-08: 1329 7.601 Criticals gesamt
🏢 Top-Vendor-Veröffentlichungen (6 M) Adobe Apple Google Linux Microsoft Oracle Corporation
● Adobe ● Apple ● Google ● Linux ● Microsoft ● Oracle
📈 EPSS-Verteilung (Messungen)
Tier2026-08-292026-09-06
≥90 %40
≥50 %40
≥10 %30
<10 %304300
📈 EPSS-Riser (7 Tage) CVE-2023-29073 ↑ 0.1 %
Frühindikator · FIRST.org
Datenquellen & Methodik: Primärquelle ist die EUVD der ENISA (laufender Datenbank-Sync, alle 15 Minuten), abgeglichen mit dem CISA-KEV-Katalog und der NVD — Detail-Dossiers reichern fehlende Felder live per NVD an — mit Fallback auf CIRCL vulnerability-lookup (EU/Non-Profit, aggregiert CVE-, GitHub- und OSV-Advisories). Der CISA-KEV-Katalog (Known Exploited Vulnerabilities, ~1.700 aktiv ausgenutzte Schwachstellen) wird bei jedem Sync vollständig neu geladen und kreuzreferenziert — filterbar über die KEV-Pille. CVSS 3.1 wird nach Ampel-Logik aus Verteidigersicht dekodiert; EPSS bezeichnet die 30-Tage-Exploit-Wahrscheinlichkeit (FIRST.org).
🇪🇺 ENISA EUVD 🇺🇸 NVD ⚠️ CISA KEV ⚡ EPSS
Ökosystem & Hersteller Bedrohungs-Matrix:
n/a 1
Schweregrad & Status:
Hersteller (Datenbank-weit, 90.597 Einträge):
EPSS-Schwelle:
Quelle:
Schwachstellen-Kategorie (CWE):
🔍
9.8 CRITICAL
🇪🇺 EUVD
EPSS 60%
CVE-2026-31237 🌐 Netzwerk (Remote) 🔓 Keine Authentifizierung nötig
🧪 n/a

CVE-2026-31237 | The Ludwig framework thru 0.10.4 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) through its predict() method. When a user provides a dataset file path to the predict() method, the framework automatically determines the file format. If the file is a pickle (.pkl) file, it is loaded using pandas.read_pickle() without any validation or security restrictions. This allows the deserialization of arbitrary Python objects via the unsafe pickle module. A remote a

The Ludwig framework thru 0.10.4 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) through its predict() method. When a user provides a dataset file path to the predict() method, the framework automatically determines the file format. If

CWE-502 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar
💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.
12.05.2026
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