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🎯 CVE-2026-115922 🧪 PoC 🇪🇺 EUVD
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CVE-2026-115922 | Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. Prior to 1.22.0, _unpack_2bit() and _unpack_4bit() resize unpacked arrays according to attacker-controlled TensorProto.dims without verifying that raw_data or int32_data encodes the declared number of elements. Materializing an untrusted UINT2, INT2, UINT4, INT4, or FLOAT4E2M1 tensor through onnx.numpy_helper.to_array() or onnx.reference.ReferenceEvaluator can ther

Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. Prior to 1.22.0, _unpack_2bit() and _unpack_4bit() resize unpacked arrays according to attacker-controlled TensorProto.dims without verifying that raw_data or int32_data encodes the declared number of elements. Materializing an untrusted UINT2, INT2, UINT4, INT4, or FLOAT4E2M1 tensor through onnx.numpy_helper.to_array() or onnx.reference.ReferenceEvaluator can therefore expand a small packed payload into a disproportionately large allocation and exhaust memory. This issue is fixed in version 1.22.0.

Klassifikation & Betroffenheit:
CWE-789 onnx onnx < 1.22.0
Memory Allocation with Excessive Size Value

The product allocates memory based on an untrusted, large size value, but it does not ensure that the size is within expected limits, allowing arbitrary amounts of memory to be allocated.

🛡️ Empfohlene Mitigation: Perform adequate input validation against any value that influences the amount of memory that is allocated. Define an appropriate strategy for handling requests that exceed the limit, and consider supporting a configuration option so that the administrator can extend the amount of memory to be used if necessary.
Vollständige Definition bei MITRE ➔
🧩 Ähnliche Schwachstellen (Hersteller/Klasse/Score-Band):
CVE-2026-78861 7.7 CVE-2026-102731 7.5 CVE-2026-102504 7.5 CVE-2026-92550 7.5 CVE-2026-88382 7.5
📚 Referenzen & Quellen:
🇪🇺 Original-Eintrag (ENISA EUVD) 🇺🇸 NVD-Eintrag
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 18:34
Assigner (CNA):GitHub_M
EUVD-ID:EUVD-2026-110049
Quellen: 🇪🇺 EUVD-Datenbank (ENISA) + 🇺🇸 NVD-Anreicherung · 24-h-Cache
CWE-789 ✓ Offizieller Patch / Advisory verfügbar
💡 Gegenmaßnahme: Sicherheits-Update des Herstellers zeitnah einspielen und Netzwerksegmentierung prüfen.
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● Apache ● Google ● IBM ● Linux ● Microsoft ● Oracle
📈 EPSS-Verteilung (Messungen)
TierCVEsAnteil
≥90 %7300,2 %
≥50 %3.2150,9 %
≥10 %22.0945,9 %
<10 %348.04893,0 %
374.087 CVEs mit EPSS-Score (FIRST.org) · Stand 27.10.2026
📈 EPSS-Riser (7 Tage) CVE-2026-8037 ↑ 22.48 % CVE-2025-15467 ↑ 22.34 % CVE-2023-26801 ↑ 8.03 %
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, 104.065 Einträge):
EPSS-Schwelle:
Exploit-Status:
Zeitfenster:
Sortierung:
Dynamik:
Quelle:
Schwachstellen-Kategorie (CWE):
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6.2 MEDIUM
EPSS
CVE-2026-115922 💻 Lokal 🔓 Keine Authentifizierung nötig
onnx

CVE-2026-115922 | Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. Prior to 1.22.0, _unpack_2bit() and _unpack_4bit() resize unpacked arrays according to attacker-controlled TensorProto.dims without verifying that raw_data or int32_data encodes the declared number of elements. Materializing an untrusted UINT2, INT2, UINT4, INT4, or FLOAT4E2M1 tensor through onnx.numpy_helper.to_array() or onnx.reference.ReferenceEvaluator can ther

Open Neural Network Exchange (ONNX) is an open standard for machine learning interoperability. Prior to 1.22.0, _unpack_2bit() and _unpack_4bit() resize unpacked arrays according to attacker-controlled TensorProto.dims without verifying tha

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