CVE-2026-76395
In Splunk AI Toolkit versions below 6.0.0, a user who holds the "power" Splunk role could execute arbitrary code on the Splunk server by loading a model file containing crafted sparse matrix data. The deserialization of untrusted data is possible because a model codec in Splunk AI Toolkit deserializes sparse matrix data without guarding against embedded pickle content. For more information see Troubleshoot the Splunk Machine Learning Toolkit (https://help.splunk.com/en/splunk-cloud-platform/apply-machine-learning/machine-learning-toolkit-user-guide/5.5.0/troubleshooting-mltk/troubleshoot-the-splunk-machine-learning-toolkit) in the Splunk documentation.
Ce que ça veut dire
- Exposition
- Exploitable à distance depuis le réseau, avec un compte utilisateur ordinaire et sans action de la victime.
- Impact
- Un attaquant peut lire des données sensibles, modifier ou détruire des données et mettre le service hors ligne.
- Faiblesse
- L’application reconstruit un objet depuis une donnée contrôlée par l’attaquant, ce qui mène souvent à l’exécution de code.
- Probabilité
- Le score EPSS reste bas : rien n’annonce une exploitation imminente, ce qui ne dispense pas de corriger.
À faireÀ intégrer au prochain cycle de correctifs.
Lecture automatique du vecteur CVSS, du type de faiblesse (CWE) et du score EPSS. La description technique ci-dessus reste celle publiée par le NIST, en anglais.