🎯 CVE-2026-115920 🧪 PoC 🇪🇺 EUVD
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CVE-2026-115920 | Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. From 1.2.1 until 1.22.0, ConvTranspose shape inference processes a weight tensor with fewer than three dimensions without a kernel_shape attribute by deriving an empty effective_kernel_shape and indexing it for the input's spatial dimensions. The flaw affects convTransposeShapeInference_opset11() and the current inference path, and an untrusted model that can pass

Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. From 1.2.1 until 1.22.0, ConvTranspose shape inference processes a weight tensor with fewer than three dimensions without a kernel_shape attribute by deriving an empty effective_kernel_shape and indexing it for the input's spatial dimensions. The flaw affects convTransposeShapeInference_opset11() and the current inference path, and an untrusted model that can pass onnx.checker.check_model() can crash onnx.shape_inference.infer_shapes(), causing denial of service without demonstrated confidentiality or integrity impact. This issue is fixed in version 1.22.0.

Klassifikation & Betroffenheit:
CWE-125 onnx onnx 1.2.1, < 1.22.0
Out-of-bounds Read

The product reads data past the end, or before the beginning, of the intended buffer.

🛡️ Empfohlene Mitigation: Assume all input is malicious. Use an "accept known good" input validation strategy, i.e., use a list of acceptable inputs that strictly conform to specifications. Reject any input that does not strictly conform to specifications, or transform it into something that does. When performing input validation, consider all …
Vollständige Definition bei MITRE ➔
⚔️ Typische Angriffsmuster (CAPEC):
🩹 Patch verfügbar (OSV):
🩹 2bb50465112feca9003e1ed654d77f01ff1415ca (Commit) 🩹 2ec288908952eea9dcf48d4b197915e1f72c6abf (Commit)
📰 Eigene Berichterstattung: ➔ CVE-2026-115920 | ONNX up to 1.21.x ConvTranspose Shape Inference convTransposeS
📚 Referenzen & Quellen:
Ausnutzungs-Zeitleiste:
CVSS-Vektor-Analyse: 6.2
AV · Angriffsvektor Lokal
AC · Komplexität Gering
PR · Privilegien Keine
UI · Interaktion Keine
S · Scope Unverändert
C · Vertraulichkeit Keine
I · Integrität Keine
A · Verfügbarkeit Hoch
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
CNA-Bewertung (GitHub_M): 6.2 CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
Veröffentlicht:26.10.2026
Aktualisiert:26.10.2026 20:17
Assigner (CNA):GitHub_M
EUVD-ID:EUVD-2026-110041
Quellen: 🇪🇺 EUVD-Datenbank (ENISA) + 🇺🇸 NVD-Anreicherung · 24-h-Cache
CWE-125 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar
💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.
🔴 Live Security Advisory & EPSS Exploit Radar

Zero-Day & Vulnerability Intelligence Hub

Echtzeit-Tracking mit EPSS Exploit-Wahrscheinlichkeiten, Angriffsvektor-Decodern und KI-Patch-Anleitungen.

387k+ 🇪🇺 EUVD-Datenbank
0 🔴 Critical im Radar
0 ⚠️ CISA KEV
0 🔓 Aktiv ausgenutzt
1 🧪 PoC verfügbar
📊 Historien-Charts — Criticals-Trend · Vendors · EPSS-Verteilung
🔴 Criticals pro Monat (12 M) 2025-11: 257 Nov 25 2025-12: 426 2026-01: 431 Jan 26 2026-02: 419 2026-03: 650 Mär 26 2026-04: 577 2026-05: 682 Mai 26 2026-06: 944 2026-07: 1329 Jul 26 2026-08: 1829 2026-09: 1552 Sep 26 2026-10: 1293 10.389 Criticals gesamt
🏢 Top-Vendor-Veröffentlichungen (6 M) Apache Software Foundation Google IBM Linux Microsoft Oracle Corporation
● Apache ● Google ● IBM ● Linux ● Microsoft ● Oracle
📈 EPSS-Verteilung (Messungen)
TierCVEsAnteil
≥90 %7370,2 %
≥50 %3.2160,8 %
≥10 %22.0445,8 %
<10 %354.73293,2 %
380.729 CVEs mit EPSS-Score (FIRST.org) · Stand 28.10.2026
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, 105.019 Einträge):
Zeitfenster:
Quelle:
Schwachstellen-Kategorie (CWE):
🔍
6.2 MEDIUM
EPSS
CVE-2026-115920 💻 Lokal 🔓 Keine Authentifizierung nötig
onnx

CVE-2026-115920 | Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. From 1.2.1 until 1.22.0, ConvTranspose shape inference processes a weight tensor with fewer than three dimensions without a kernel_shape attribute by deriving an empty effective_kernel_shape and indexing it for the input's spatial dimensions. The flaw affects convTransposeShapeInference_opset11() and the current inference path, and an untrusted model that can pass

Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. From 1.2.1 until 1.22.0, ConvTranspose shape inference processes a weight tensor with fewer than three dimensions without a kernel_shape attribut

CWE-125 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar
💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.
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