LONDON (IT BOLTWISE) – Eine schwerwiegende Sicherheitslücke in SGLang, einem Open-Source-Framework für Sprachmodelle, könnte Angreifern die Ausführung von beliebigem Code ermöglichen. Die Schwachstelle, die als CVE-2026-5760 identifiziert wurde, betrifft die Verarbeitung von GGUF-Modelldateien und wird als äußerst kritisch eingestuft.
Eine kürzlich entdeckte Sicherheitslücke in SGLang, einem leistungsstarken Open-Source-Framework zur Bereitstellung von großen Sprachmodellen, hat die Technologiebranche alarmiert. Die Schwachstelle, die als CVE-2026-5760 bekannt ist, ermöglicht es Angreifern, durch speziell präparierte GGUF-Modelldateien beliebigen Code auf anfälligen Systemen auszuführen. Diese Lücke wird mit einem CVSS-Score von 9,8 als äußerst kritisch eingestuft.
Der Angriff erfolgt über den Endpunkt “/v1/rerank” von SGLang, der es einem Angreifer ermöglicht, durch eine manipulierte GPT-Generated Unified Format (GGUF) Modelldatei, die eine Jinja2 Server-Side Template Injection (SSTI) Payload enthält, beliebigen Python-Code auszuführen. Diese Schwachstelle wird durch die Verwendung von jinja2.Environment() ohne Sandboxing verursacht, was es einem bösartigen Modell erlaubt, auf dem Inferenzserver beliebigen Code auszuführen.
Die CERT Coordination Center (CERT/CC) hat in einer aktuellen Warnung darauf hingewiesen, dass die Schwachstelle durch den Einsatz von ImmutableSandboxedEnvironment anstelle von jinja2.Environment() entschärft werden kann. Diese Maßnahme verhindert die Ausführung von beliebigem Python-Code auf dem Server. Trotz der Schwere der Schwachstelle wurde während des Koordinationsprozesses keine Antwort oder ein Patch von den Entwicklern erhalten.
Diese Sicherheitslücke erinnert an frühere Vorfälle wie CVE-2024-34359, auch bekannt als Llama Drama, und CVE-2025-61620, die ähnliche Schwachstellen in anderen KI-Frameworks aufwiesen. Die Branche steht nun vor der Herausforderung, solche Sicherheitslücken zu schließen, um die Integrität und Sicherheit von KI-Systemen zu gewährleisten.
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