Ludwig: Path Traversal bei Dataset-Archiv-Extraktion erlaubt beliebiges Schreiben von Dateien
Zusammenfassung
Ludwig, ein Low-Code-Framework für den Aufbau von KI-Modellen, enthält eine Path-Traversal-Schwachstelle in seiner Funktion zum Entpacken von Dataset-Archiven. Ein präpariertes tar-Archiv kann einen Symlink oder Hard Link enthalten, der auf ein Verzeichnis ausserhalb des Zielverzeichnisses zeigt, gefolgt von einer Datei, die über diesen Link geschrieben wird. So kann ein Angreifer vom Archiv gesteuerte Inhalte mit den Rechten des entpackenden Prozesses an beliebige Pfade schreiben. Eine Ausnutzung setzt voraus, dass ein Benutzer ein Archiv aus einer vom Angreifer kontrollierten oder kompromittierten Quelle auf Python 3.12 oder 3.13 verarbeitet; Python 3.14 ist nicht betroffen.
Betroffen
- Ludwig-Versionen vor 0.17.8 (ludwig-ai/ludwig)
- Python-3.12- und 3.13-Laufzeitumgebungen
- Python 3.14 ist nicht betroffen
Behoben in
- Ludwig 0.17.8
Umgehung
- Es ist keine offizielle Massnahme aufgeführt. Der Hersteller empfiehlt das Upgrade auf 0.17.8 oder neuer.
- Datasets nur aus vertrauenswürdigen Quellen und fixierten URLs mit Prüfsummen laden.
Ausnutzung
- Keine bekannte Ausnutzung in freier Wildbahn.
- Zum Zeitpunkt der Recherche wurde kein öffentlicher Proof of Concept gefunden.
- CISA SSVC: Ausnutzung keine, automatisierbar nein, technische Auswirkung partiell.
Unsere Empfehlung
- Ludwig dort, wo es im Einsatz ist, auf Version 0.17.8 oder neuer aktualisieren.
- Dataset-Archive nur aus vertrauenswürdigen, fixierten Quellen verarbeiten.
- Das Laden von Datasets als unprivilegierter Benutzer in einem Container oder einer Sandbox ohne Schreibzugriff auf sensitive Pfade ausführen.
- Prüfen, ob Ludwig in den Umgebungen als transitive Abhängigkeit installiert ist.
Öffentliche Exploits
In PoC-in-GitHub, Metasploit und Exploit-DB ist für diese CVE nichts verzeichnet.
Quellen der Recherche
- Fix commit 7f534f3 github.com
- Ludwig release v0.17.8 github.com
- GitHub security advisory GHSA-qvrm-3x4c-rcxf github.com
- OpenCVE CVE-2026-104103 app.opencve.io
- Strix CVE-2026-104103 www.strix.ai
- Positive Technologies advisory mirror PT-2026-113968 vulners.com
Recherchiert und auf Deutsch und Englisch aufbereitet von einer KI (Claude von Anthropic) auf Basis von NVD, CISA, EPSS und den genannten Quellen. Massgebend sind die Angaben des Herstellers. Recherche vom 01.11.2026 19:05.
Quellen
Der Tracker verbindet offizielle, frei nutzbare Datenquellen – laufend aktualisiert:
- NVD (NIST) – CVE, Bewertung (CVSS), betroffene Produkte
- CISA KEV – von der CISA bestätigt aktiv ausgenutzte Lücken
- CISA Vulnrichment – Einschätzung der CISA (SSVC) im offiziellen CVE-Eintrag
- FIRST EPSS – Wahrscheinlichkeit einer Ausnutzung
- Microsoft MSRC – Patch Tuesday: Lücken, Schweregrad, Updates
- PoC-in-GitHub – öffentliche Proof-of-Concept-Repositories
- Metasploit (Rapid7) – Module des Metasploit Framework
- Exploit-DB (OffSec) – Archiv öffentlicher Exploits (nur Verweise)
- Patch-Tage: offizielle Seiten der Hersteller (je Hersteller verlinkt) (Patch-Tage der Hersteller)
Dieses Angebot nutzt Daten der NVD-API, ist aber von der NVD weder unterstützt noch zertifiziert. EPSS-Daten © FIRST.org.
Betroffen? Wir helfen.
Wir prüfen, ob Ihre Systeme betroffen sind, spielen Updates ein und schliessen die Lücke – auf Wunsch auch laufend mit dem System Health Checker.