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Vulnerabilidades

Con el objetivo de informar, advertir y ayudar a los profesionales sobre las últimas vulnerabilidades de seguridad en sistemas tecnológicos, ponemos a disposición de los usuarios interesados en esta información una base de datos con información en castellano sobre cada una de las últimas vulnerabilidades documentadas y conocidas.

Este repositorio con más de 75.000 registros esta basado en la información de NVD (National Vulnerability Database) – en función de un acuerdo de colaboración – por el cual desde INCIBE realizamos la traducción al castellano de la información incluida. En ocasiones este listado mostrará vulnerabilidades que aún no han sido traducidas debido a que se recogen en el transcurso del tiempo en el que el equipo de INCIBE realiza el proceso de traducción.

Se emplea el estándar de nomenclatura de vulnerabilidades CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), con el fin de facilitar el intercambio de información entre diferentes bases de datos y herramientas. Cada una de las vulnerabilidades recogidas enlaza a diversas fuentes de información así como a parches disponibles o soluciones aportadas por los fabricantes y desarrolladores. Es posible realizar búsquedas avanzadas teniendo la opción de seleccionar diferentes criterios como el tipo de vulnerabilidad, fabricante, tipo de impacto entre otros, con el fin de acortar los resultados.

Mediante suscripción RSS o Boletines podemos estar informados diariamente de las últimas vulnerabilidades incorporadas al repositorio.

CVE-2026-32177
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** Heap-based buffer overflow in .NET allows an unauthorized attacker to elevate privileges locally.
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-32161
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** Concurrent execution using shared resource with improper synchronization ('race condition') in Windows Native WiFi Miniport Driver allows an unauthorized attacker to execute code over an adjacent network.
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31245
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The mem0 1.0.0 server lacks authentication and authorization controls for its memory creation API endpoint (POST /memories). The endpoint allows unauthenticated users to submit arbitrary memory records without verifying their identity or permissions. A remote attacker can exploit this by sending unauthenticated POST requests to create malicious or spoofed memory entries in the database, leading to unauthorized data injection and potential data pollution.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31237
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The Ludwig framework thru 0.10.4 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) through its predict() method. When a user provides a dataset file path to the predict() method, the framework automatically determines the file format. If the file is a pickle (.pkl) file, it is loaded using pandas.read_pickle() without any validation or security restrictions. This allows the deserialization of arbitrary Python objects via the unsafe pickle module. A remote attacker can exploit this by providing a maliciously crafted pickle file, leading to arbitrary code execution on the system running the Ludwig prediction.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31238
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The Ludwig framework thru 0.10.4 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) in its model serving component. When starting a model server with the ludwig serve command, the framework loads model weight files using torch.load() without enabling the security-restrictive weights_only=True parameter. This default behavior allows the deserialization of arbitrary Python objects via the pickle module. An attacker can exploit this by providing a maliciously crafted PyTorch model file, leading to arbitrary code execution on the system hosting the Ludwig model server.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31239
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The mamba language model framework thru 2.2.6 is vulnerable to insecure deserialization (CWE-502) when loading pre-trained models from HuggingFace Hub. The MambaLMHeadModel.from_pretrained() method uses torch.load() to load the pytorch_model.bin weight file without enabling the security-restrictive weights_only=True parameter. This allows the deserialization of arbitrary Python objects via the pickle module. An attacker can exploit this by publishing a malicious model repository on HuggingFace Hub. When a victim loads a model from this repository, arbitrary code is executed on the victim's system in the context of the mamba process.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31240
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The mem0 1.0.0 server lacks authentication and authorization controls for its memory management API endpoints. Critical functions such as updating memory records (PUT /memories/{memory_id}) are exposed without any verification of the requester's identity or permissions. A remote attacker can exploit this by sending unauthenticated requests to modify, overwrite, or delete arbitrary memory records, leading to unauthorized data manipulation and potential data loss.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31241
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The mem0 1.0.0 server lacks authentication and authorization controls for its memory deletion API endpoint (DELETE /memories). The endpoint allows unauthenticated users to delete memory records by specifying arbitrary user identifiers (e.g., user_id, run_id, agent_id) in the request query parameters. A remote attacker can exploit this by sending unauthenticated DELETE requests to erase memory data for any user, leading to unauthorized data loss and denial of service.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31242
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The mem0 v1.0.0 server lacks authentication and authorization controls for its memory reset functionality accessible via the DELETE /memories endpoint. An unauthenticated attacker can send a DELETE request that triggers a reset operation, leading to the execution of a DROP TABLE SQL statement. This results in the deletion of the entire memory database table, causing catastrophic data loss and a complete denial of service for all users of the service.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31243
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The mem0 1.0.0 server lacks authentication and authorization controls for its memory reset and table re-creation functionality accessible via the DELETE /memories endpoint. An unauthenticated attacker can send a DELETE request that triggers a reset operation, leading to the execution of a CREATE TABLE SQL statement. This can cause unexpected table re-creation, schema disruption, potential data loss, and denial of service for the memory management service.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31244
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The mem0 1.0.0 server lacks authentication and authorization controls for its memory deletion API endpoint (DELETE /memories/{memory_id}). The endpoint allows unauthenticated users to delete arbitrary memory records without verifying their identity or permissions. A remote attacker can exploit this by sending unauthenticated DELETE requests to remove any memory entry from the database, leading to unauthorized data loss and potential denial of service.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026

CVE-2026-31235
Fecha de publicación:
12/05/2026
Idioma:
Inglés
*** Pendiente de traducción *** The imgaug library thru 0.4.0 contains an insecure deserialization vulnerability in its BackgroundAugmenter class within the multicore.py module. The class uses Python's pickle module to deserialize data received via a multiprocessing queue in the _augment_images_worker() method without any safety checks. An attacker who can influence the data placed into this queue (e.g., through social engineering, malicious input scripts, or a compromised shared queue) can provide a malicious pickle payload. When deserialized, this payload can execute arbitrary code in the context of the worker process, leading to remote or local code execution depending on the deployment scenario.
Gravedad: Pendiente de análisis
Última modificación:
12/05/2026
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