« Volver al listado

CVE-2024-10954

Estado: ModificadaAlta (8.8)—

In the `manim` plugin of binary-husky/gpt_academic, versions prior to the fix, a vulnerability exists due to improper handling of user-provided prompts. The root cause is the execution of untrusted code generated by the LLM without a proper sandbox. This allows an attacker to perform remote code execution (RCE) on the app backend server by injecting malicious code through the prompt.

CVSS

Probabilidad de explotación (EPSS)

EPSS (Exploit Prediction Scoring System, de FIRST) estima la probabilidad de que una vulnerabilidad sea explotada en 30 días. Complementa a CVSS (impacto) y a CISA KEV (explotación confirmada).

🎯 Técnicas ATT&CK

Cómo se explota esta vulnerabilidad y qué consigue el atacante, en el lenguaje de MITRE ATT&CK.

Vector CVSS N/L indica acceso remoto con privilegios mínimos. CWE-94 (ejecución de código impropia) en plugin sin sandbox permite RCE. El atacante ejecuta comandos arbitrarios en el backend del servidor.

Inferido por nuestro agente de análisis a partir de la descripción oficial, el vector CVSS y la CWE, y comprobado por un supervisor. Puede contener errores.

🛡️ Mitigaciones ATT&CK que cubren estas técnicas

Tecnologías afectadas (1)

CWE

Referencias

JSON original (NVD)

Mostrar
{
  "id": "CVE-2024-10954",
  "cveTags": [],
  "metrics": {
    "ssvcV203": [
      {
        "source": "134c704f-9b21-4f2e-91b3-4a467353bcc0",
        "ssvcData": {
          "id": "CVE-2024-10954",
          "role": "CISA Coordinator",
          "options": [
            {
              "exploitation": "poc"
            },
            {
              "automatable": "no"
            },
            {
              "technicalImpact": "total"
            }
          ],
          "version": "2.0.3",
          "timestamp": "2025-03-20T17:49:19.475975Z"
        }
      }
    ],
    "cvssMetricV30": [
      {
        "type": "Secondary",
        "source": "security@huntr.dev",
        "cvssData": {
          "scope": "UNCHANGED",
          "version": "3.0",
          "baseScore": 8.8,
          "attackVector": "NETWORK",
          "baseSeverity": "HIGH",
          "vectorString": "CVSS:3.0/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H",
          "integrityImpact": "HIGH",
          "userInteraction": "NONE",
          "attackComplexity": "LOW",
          "availabilityImpact": "HIGH",
          "privilegesRequired": "LOW",
          "confidentialityImpact": "HIGH"
        },
        "impactScore": 5.9,
        "exploitabilityScore": 2.8
      }
    ]
  },
  "affected": [
    {
      "source": "security@huntr.dev",
      "affectedData": [
        {
          "vendor": "binary-husky",
          "product": "binary-husky/gpt_academic",
          "versions": [
            {
              "status": "affected",
              "version": "unspecified",
              "versionType": "custom",
              "lessThanOrEqual": "latest"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  ],
  "published": "2025-03-20T10:15:22.230",
  "references": [
    {
      "url": "https://huntr.com/bounties/72d034e3-6ca2-495d-98a7-ac9565588c09",
      "tags": [
        "Exploit",
        "Third Party Advisory"
      ],
      "source": "security@huntr.dev"
    }
  ],
  "vulnStatus": "Modified",
  "weaknesses": [
    {
      "type": "Secondary",
      "source": "security@huntr.dev",
      "description": [
        {
          "lang": "en",
          "value": "CWE-94"
        }
      ]
    }
  ],
  "descriptions": [
    {
      "lang": "en",
      "value": "In the `manim` plugin of binary-husky/gpt_academic, versions prior to the fix, a vulnerability exists due to improper handling of user-provided prompts. The root cause is the execution of untrusted code generated by the LLM without a proper sandbox. This allows an attacker to perform remote code execution (RCE) on the app backend server by injecting malicious code through the prompt."
    },
    {
      "lang": "es",
      "value": "En el complemento `manim` de binary-husky/gpt_academic, versiones anteriores a la corrección, existe una vulnerabilidad debido a la gestión inadecuada de las indicaciones proporcionadas por el usuario. La causa principal es la ejecución de código no confiable generado por el LLM sin un entorno de pruebas adecuado. Esto permite a un atacante realizar una ejecución remota de código (RCE) en el servidor backend de la aplicación inyectando código malicioso a través de la indicación."
    }
  ],
  "lastModified": "2026-06-17T06:56:46.140",
  "configurations": [
    {
      "nodes": [
        {
          "negate": false,
          "cpeMatch": [
            {
              "criteria": "cpe:2.3:a:binary-husky:gpt_academic:-:*:*:*:*:*:*:*",
              "vulnerable": true,
              "matchCriteriaId": "603CE557-6C24-4B6B-AE71-44A095A099AE"
            }
          ],
          "operator": "OR"
        }
      ]
    }
  ],
  "sourceIdentifier": "security@huntr.dev"
}