📌 이 취약점에 대해 확인된 사실
전부 발행처가 발표한 값입니다. 우리가 계산하거나 판단한 숫자는 하나도 없습니다.
악용 여부
심각도 (발행처 발표값)
높음8.5
CVSS:4.0/AV:L/AC:L/AT:N/PR:L/UI:N/VC:H/VI:H/VA:H/SC:N/SI:N/SA:N/E:X/CR:X/IR:X/AR:X/MAV:X/MAC:X/MAT:X/MPR:X/MUI:X/MVC:X/MVI:X/MVA:X/MSC:X/MSI:X/MSA:X/S:X/AU:X/R:X/V:X/RE:X/U:X
악용 확률 (EPSS)
0.1%
📄 원문 그대로
아래 문장은 전부 발행처가 쓴 것입니다. 번역하지 않습니다 — 보안 문서의 오역은 조치를 바꿉니다.
취약점 설명 (NVD)
In MONAI 1.6.0, PersistentDataset (monai/data/dataset.py) explicitly rejects the combination track_meta=True with weights_only=True, forcing users who cache MetaTensors (the default tensor type in MONAI >= 1.0) to run torch.load(hashfile, weights_only=False). Related cache helpers in monai/data/utils.py also call pickle.loads on cached content and derive cache keys with hashlib.md5. As a result, a local user with write access to a shared or world-writable cache_dir (e.g. /tmp/monai_cache, HPC scratch, ~/.cache/monai) can place a malicious pickle file that is deserialized the next time another user's MONAI pipeline reads the cache, resulting in arbitrary code execution in that user's context. All released versions of the monai pip package are affected; no patched version is available as of the advisory.
참고
악용 확률 변화
우리가 매일 저장한 EPSS 스냅샷입니다. 원본은 전날 값만 주므로, 이 표는 수집을 시작한 이후만 보여줍니다.
| 기준일 | 확률 | 백분위 |
|---|---|---|
| 2026-10-02 | 0.13% | 1.9% |
| 2026-10-01 | 0.13% | 1.9% |
| 2026-09-29 | 0.13% | 1.9% |
| 2026-09-27 | 0.13% | 1.9% |
🧩 같은 약점 유형 — CWE-502
같은 분류의 다른 취약점입니다. 같은 실수가 제품을 가리지 않고 반복됩니다.