Aviral2642

**Nome do Software Vulnerável e Versões Afetadas** vLLM versões 0.5.5 até 0.23.1rc0 **Description** A truncagem de inteiros nas dimensões do tensor nos kernels de desquantização GGUF em `csrc/quantization/gguf/gguf kernel.cu` leva ao processamento parcial do tensor. O tensor de saída é alocado em tamanho total via `torch::empty`, que cria memória não inicializada, mas o kernel CUDA de desquantização processa apenas um número truncado de elementos porque o parâmetro de contagem de elementos `k` no ponteiro de função `to cuda ggml t` é definido como um `int` de 32 bits. Quando o produto das dimensões `m * n` excede `INT MAX`, o valor truncado é usado como o tamanho da grade de lançamento do kernel, deixando a parte restante do tensor não preenchida. Em implantações de inferência multi-tenant, essa memória residual da GPU pode conter dados de tensor de solicitações de inferência de outros usuários, resultando em divulgação de informações. Este problema afeta as seguintes funções em `csrc/quantization/gguf/gguf kernel.cu`: - `ggml dequantize()` - `ggml mul mat vec a8()` - `ggml mul mat a8()` - `ggml moe a8()` **Recommendations** Atualize o vLLM para a versão 0.23.1rc0 ou posterior.

**Name of the Vulnerable Software and Affected Versions** AnythingLLM versions 1.11.1 and earlier **Description** AnythingLLM is an application designed to provide context from content pieces for use with Large Language Models (LLMs). A SQL injection issue exists within the built-in SQL Agent plugin. This allows users who can invoke the agent to execute arbitrary SQL commands on connected databases. The `getTableSchemaSql()` method in the MySQL, PostgreSQL, and MSSQL database connectors constructs SQL queries by directly concatenating the `table name` parameter without proper sanitization or parameterization. **Recommendations** Versions prior to 1.11.1 should be updated.

**Nome do Software Vulnerável e Versões Afetadas** Langflow versões anteriores a 1.9.0 **Descrição** Um problema de execução remota de código não autenticada existe no endpoint `POST /api/v1/build public tmp/{flow id}/flow`. O endpoint foi projetado para permitir a construção de fluxos públicos sem autenticação, mas aceita incorretamente um parâmetro opcional `data`. Quando este parâmetro é fornecido, o sistema utiliza dados de fluxo controlados pelo atacante, contendo código Python arbitrário nas definições de nós, em vez dos dados armazenados no banco de dados. Este código é processado pela função `exec()` sem sandboxing, permitindo que um atacante execute comandos arbitrários no servidor. Foram observadas explorações no mundo real, com atacantes utilizando a falha para roubar chaves de API, credenciais de banco de dados e tokens de metadados de nuvem. A cadeia de execução envolve a função `prepare global scope()`, que executa nós `ast.Assign` durante o processo de construção do grafo. **Recomendações** Atualize o Langflow para a versão 1.9.0. Como mitigação temporária, remova o parâmetro `data` do endpoint `build public tmp` para garantir que os fluxos públicos utilizem apenas os dados armazenados no banco de dados.