Vulnerabilidad en TfidfVectorizer de scikit-learn (CVE-2024-5206)

Gravedad CVSS v3.1:

MEDIA

Tipo:

No Disponible / Otro tipo

Fecha de publicación:

06/06/2024

Última modificación:

24/10/2024

Descripción

Se identificó una vulnerabilidad de fuga de datos confidenciales en TfidfVectorizer de scikit-learn, específicamente en versiones hasta la 1.4.1.post1 incluida, que se solucionó en la versión 1.5.0. La vulnerabilidad surge del almacenamiento inesperado de todos los tokens presentes en los datos de entrenamiento dentro del atributo `stop_words_`, en lugar de almacenar solo el subconjunto de tokens necesarios para que funcione la técnica TF-IDF. Este comportamiento conduce a una posible fuga de información confidencial, ya que el atributo `stop_words_` podría contener tokens que debían descartarse y no almacenarse, como contraseñas o claves. El impacto de esta vulnerabilidad varía según la naturaleza de los datos que procesa el vectorizador.

Impacto

Vector 3.x

CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N CVSS v3.1 Severidad y Métricas:

Puntuación base: 4.70 MEDIA
Vector: CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N

Vector de acceso (AV): Local
Complejidad de acceso (AC): Alto
Privilegios Requeridos (PR): Bajo
Interacción del usuario (UI): Ninguno
Alcance (S): Sin modificar
Impacto a la confidencialidad (C): Alto
Impacto a la integridad (I): Ninguno
Impacto a la disponibilidad (A): Ninguno