CVE & Security Advisory Radar

Tier	CVEs	Anteil
≥90 %	755	0,2 %
≥50 %	3.336	0,9 %
≥10 %	22.177	5,7 %
<10 %	362.842	93,2 %

Tier

CVEs

Anteil

≥90 %

755

0,2 %

≥50 %

3.336

0,9 %

≥10 %

22.177

5,7 %

<10 %

362.842

93,2 %

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

6.9 MEDIUM

EPSS

0.1%

CVE-2026-116735 💻 Lokal 🔓 Keine Authentifizierung nötig

libyal

CVE-2026-116735 | libpff through 20260926 contains an off-by-one bounds check in libpff_table_read_6c_record_entries that allows attackers to trigger a heap out-of-bounds read via crafted 6c table record entries. Attackers can supply crafted PST, OST or PAB files to applications like pffexport or pypff to read adjacent heap memory or cause crashes.

libpff through 20260926 contains an off-by-one bounds check in libpff_table_read_6c_record_entries that allows attackers to trigger a heap out-of-bounds read via crafted 6c table record entries. Attackers can supply crafted PST, OST or PAB

CWE-193 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar

💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.

vor 6 Tagen

🛡️ Details ➔

6.5 MEDIUM

EPSS

0.3%

CVE-2026-115916 🌐 Netzwerk (Remote) 🔑 Geringe Nutzerrechte nötig

vllm-project

CVE-2026-115916 | vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.32.0, vllm/tokenizers/hf.py computes max_token_id with an off-by-one upper bound, allowing a pre-tokenized prompt ID equal to the vocabulary size to pass validation. For a tensor-parallel size of one and an exact multiple-of-64 vocabulary, VocabParallelEmbedding.forward does not mask that value before F.embedding uses it, causing a CUDA device-side assertion and terminating the eng

vLLM is an inference and serving engine for large language models. Prior to 0.32.0, vllm/tokenizers/hf.py computes max_token_id with an off-by-one upper bound, allowing a pre-tokenized prompt ID equal to the vocabulary size to pass validati

CWE-129 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar

💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.

vor 6 Tagen

🛡️ Details ➔

Zero-Day & Vulnerability Intelligence Hub