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🎯 CVE-2026-72649 🇪🇺 EUVD
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CVE-2026-72649 | Deserialization of Untrusted Data (CWE-502) in the Elasticsearch machine learning component can lead to remote code execution via Object Injection (CAPEC-586). A specially crafted trained model artifact could cause attacker-controlled logic to execute with a materially broader system-call surface than intended. Exploitation requires an authenticated user with sufficient privileges to create and deploy trained models.

Deserialization of Untrusted Data (CWE-502) in the Elasticsearch machine learning component can lead to remote code execution via Object Injection (CAPEC-586). A specially crafted trained model artifact could cause attacker-controlled logic to execute with a materially broader system-call surface than intended. Exploitation requires an authenticated user with sufficient privileges to create and deploy trained models.

Klassifikation & Betroffenheit:
CWE-502 Elastic Elasticsearch 8.0.0 ≤8.19.19Elasticsearch 9.0.0 ≤9.4.4Elasticsearch 9.5.0elastic elasticsearch *elastic elasticsearch 9.5.0
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-2025-25015 9.9 CVE-2024-37361 9.9 CVE-2024-37288 9.9 CVE-2023-31415 9.9 CVE-2026-66713 9.8
🩹 Patch verfügbar (OSV):
🩹 91f5381ece296ddc32b554f997269478b9224af8 (Commit) 🩹 adc1f04ffdd393d1977990338d5512c5eaf1ce94 (Commit)
🇩🇪 BSI-Sicherheitshinweise: BSI · Elasticsearch: Mehrere Schwachstellen ↗
📚 Referenzen & Quellen:
🇪🇺 Original-Eintrag (ENISA EUVD) 🇺🇸 NVD-Eintrag
Ausnutzungs-Zeitleiste:
CVSS-Vektor-Analyse: 8.8
AV · Angriffsvektor Netzwerk
AC · Komplexität Gering
PR · Privilegien Gering
UI · Interaktion Keine
S · Scope Unverändert
C · Vertraulichkeit Hoch
I · Integrität Hoch
A · Verfügbarkeit Hoch
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
Veröffentlicht:01.09.2026
Aktualisiert:02.09.2026 18:49
Assigner (CNA):elastic
EUVD-ID:EUVD-2026-69562
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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● Linux ● Microsoft ● Adobe ● Apple ● Google ● Oracle
📈 EPSS-Verteilung (Messungen)
Tier2026-09-142026-09-27
≥90 %0497
≥50 %01468
≥10 %04
<10 %300297
📈 EPSS-Riser (7 Tage) CVE-2025-27636 ↑ 15.79 % CVE-2025-2746 ↑ 13.99 % CVE-2026-20079 ↑ 12.43 %
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:
Schweregrad & Status:
Hersteller (Datenbank-weit, 97.657 Einträge):
EPSS-Schwelle:
Quelle:
Schwachstellen-Kategorie (CWE):
🔍
EPSS 0.6%
CVE-2026-72649 🌐 Netzwerk (Remote) 🔑 Geringe Nutzerrechte nötig
Elastic

CVE-2026-72649 | Deserialization of Untrusted Data (CWE-502) in the Elasticsearch machine learning component can lead to remote code execution via Object Injection (CAPEC-586). A specially crafted trained model artifact could cause attacker-controlled logic to execute with a materially broader system-call surface than intended. Exploitation requires an authenticated user with sufficient privileges to create and deploy trained models.

Deserialization of Untrusted Data (CWE-502) in the Elasticsearch machine learning component can lead to remote code execution via Object Injection (CAPEC-586). A specially crafted trained model artifact could cause attacker-controlled logic

CWE-502 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar
💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.
01.09.2026
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