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CVE-2020-28975— Libsvm 安全漏洞

一分钟漏洞结论

影响对象
n/a n/a
利用判断
尚无明确在野利用证据，仍需结合暴露面评估
建议动作
优先检查厂商安全公告和参考链接中的修复版本；无法立即升级时，限制受影响服务暴露并加强监测。

Libsvm是Libsvm团队的一个用于SVM模式识别与回归的软件包。SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。 Libsvm v324 存在安全漏洞，该漏洞源于在svm.cpp中svm_predict_values，攻击者可利用该漏洞通过在n支持数组中使用一个经过精细加工的svm模型(通过pickle、json或任何其他模型永久标准引入)来导致拒绝服务(分割故障)。

AI 预测 5.5 利用难度: 中等 EPSS 3.50% · P88

可能的 ATT&CK 技术 1 AI

T1496 · Resource Hijacking
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一、 漏洞 CVE-2020-28975 基础信息

漏洞信息
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Vulnerability Title
N/A
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Description
svm_predict_values in svm.cpp in Libsvm v324, as used in scikit-learn 0.23.2 and other products, allows attackers to cause a denial of service (segmentation fault) via a crafted model SVM (introduced via pickle, json, or any other model permanence standard) with a large value in the _n_support array. NOTE: the scikit-learn vendor's position is that the behavior can only occur if the library's API is violated by an application that changes a private attribute.
来源: CVE Program / CVE List V5
CVSS Information
N/A
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Type
N/A
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Title
Libsvm 安全漏洞
来源: 中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
Vulnerability Description
Libsvm是Libsvm团队的一个用于SVM模式识别与回归的软件包。SVM用于模式识别或回归时，SVM方法及其参数、核函数及其参数的选择，也就是说最优SVM算法参数选择还只能是凭借经验、实验对比、大范围的搜寻或者利用软件包提供的交互检验功能进行寻优。 Libsvm v324 存在安全漏洞，该漏洞源于在svm.cpp中svm_predict_values，攻击者可利用该漏洞通过在n支持数组中使用一个经过精细加工的svm模型(通过pickle、json或任何其他模型永久标准引入)来导致拒绝服务(分割故障)。
来源: 中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
CVSS Information
N/A
来源: 中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
Vulnerability Type
N/A
来源: 中国国家信息安全漏洞库 CNNVD

受影响产品

厂商 产品 影响版本 CPE 订阅
- n/a n/a -

二、漏洞 CVE-2020-28975 的公开POC

# POC 描述 源链接 神龙链接
AI 生成 POC 高级

未找到公开 POC。

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三、漏洞 CVE-2020-28975 的情报信息

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CVE-2020-28975 补丁与修复 (1)

CVE-2020-28975 厂商安全公告 (1)

CVE-2020-28975 公开利用代码 (1)

CVE-2020-28975 邮件列表归档 (1)

CVE-2020-28975 其他参考 (2)

同批安全公告 · n/a · 2020-11-21 · 共 4 条

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IV. Related Vulnerabilities

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V. Comments for CVE-2020-28975

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