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CVE-2026-17557

Estado: RecibidaMedia (6.5)—
Gravedad6.5Media · CVSS 3.1
Probabilidad de explotación0.26 %mayor que el 16 % de las CVE
Explotación activaNono figura en el catálogo de CISA
Exploit públicoNo conocidosin código público localizado

Se ha detectado un fallo en el componente `lm-evaluation-harness` de Red Hat OpenShift AI. Un usuario autenticado, capaz de enviar un trabajo de evaluación, podría aprovecharlo proporcionando una URL de modelo maliciosa en `JobSpec`. Esta vulnerabilidad permite la fuga del secreto de autenticación del modelo del inquilino a un receptor externo controlado por el atacante. Además, posibilita ataques de Server-Side Request Forgery (SSRF, falsificación de peticiones del lado del servidor) contra endpoints de la red interna accesibles desde el pod del trabajo de evaluación.

Traducción automática del texto original de NVD (en inglés).

CVSS

Puntuación base
6.5
Versión
3.1
Vector
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N

Probabilidad de explotación (EPSS)

Probabilidad de explotación en los próximos 30 días
0.26 %
Percentil entre todas las CVEs puntuadas
16
Fecha de la puntuación
21/10/2026

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.

Usuario autenticado (PR:L, red) envía un JobSpec con URL maliciosa; permite filtrar el secreto de autenticación del modelo y SSRF hacia redes internas.

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

Privileged Account ManagementFilter Network TrafficUpdate SoftwareActive Directory ConfigurationVulnerability ScanningUser Training

Tecnologías afectadas (1)

⚠ Inferidas por IA a partir de la descripción — NVD aún no ha analizado esta CVE; no son CPE verificados.

Redhat — Openshift AIAI

CWE

Referencias

Mostrar las 2 referencias

JSON original (NVD)

Mostrar
{
  "id": "CVE-2026-17557",
  "cveTags": [],
  "metrics": {
    "cvssMetricV31": [
      {
        "type": "Primary",
        "source": "secalert@redhat.com",
        "cvssData": {
          "scope": "UNCHANGED",
          "version": "3.1",
          "baseScore": 6.5,
          "attackVector": "NETWORK",
          "baseSeverity": "MEDIUM",
          "vectorString": "CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N",
          "integrityImpact": "NONE",
          "userInteraction": "NONE",
          "attackComplexity": "LOW",
          "availabilityImpact": "NONE",
          "privilegesRequired": "LOW",
          "confidentialityImpact": "HIGH"
        },
        "impactScore": 3.6,
        "exploitabilityScore": 2.8
      }
    ]
  },
  "affected": [
    {
      "source": "secalert@redhat.com",
      "affectedData": [
        {
          "cpes": [
            "cpe:/a:redhat:openshift_ai"
          ],
          "vendor": "Red Hat",
          "product": "Red Hat OpenShift AI (RHOAI)",
          "packageName": "rhoai/odh-ta-lmes-job-rhel9",
          "collectionURL": "https://access.redhat.com/downloads/content/package-browser/",
          "defaultStatus": "affected"
        }
      ]
    }
  ],
  "published": "2026-10-21T08:16:43.090",
  "references": [
    {
      "url": "https://access.redhat.com/security/cve/CVE-2026-17557",
      "source": "secalert@redhat.com"
    },
    {
      "url": "https://bugzilla.redhat.com/show_bug.cgi?id=2507452",
      "source": "secalert@redhat.com"
    }
  ],
  "vulnStatus": "Received",
  "weaknesses": [
    {
      "type": "Primary",
      "source": "secalert@redhat.com",
      "description": [
        {
          "lang": "en",
          "value": "CWE-918"
        }
      ]
    }
  ],
  "descriptions": [
    {
      "lang": "en",
      "value": "A flaw was found in the `lm-evaluation-harness` component of Red Hat OpenShift AI. An authenticated user, able to submit an evaluation job, could exploit this by providing a malicious model URL in the `JobSpec`. This vulnerability allows for the disclosure of the tenant's model authentication secret to an attacker-controlled external listener. Additionally, it enables Server-Side Request Forgery (SSRF) attacks against internal network endpoints reachable from the evaluation job pod."
    }
  ],
  "lastModified": "2026-10-21T08:16:43.090",
  "sourceIdentifier": "secalert@redhat.com"
}