Mittel

scikit-learn sensitive data leakage vulnerability

  • Veröffentlicht: 06.06.2024
  • Aktualisiert: 11.10.2026 15:17

A sensitive data leakage vulnerability was identified in scikit-learn's TfidfVectorizer, specifically in versions up to and including 1.4.1.post1, which was fixed in version 1.5.0. The vulnerability arises from the unexpected storage of all tokens present in the training data within the stop_words_ attribute, rather than only storing the subset of tokens required for the TF-IDF technique to function. This behavior leads to the potential leakage of sensitive information, as the stop_words_ attribute could contain tokens that were meant to be discarded and not stored, such as passwords or keys. The impact of this vulnerability varies based on the nature of the data being processed by the vectorizer.

Betroffene Software

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PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben in
Python (PyPI) scikit-learn < 1.5.0 1.5.0

Verweise

CVSS-Wert 5.3/10
CVSS-Vektor
CVSS:3.0/AV:N/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N
Schwäche (CWE)
CWE-921, CWE-922
Plattform
Python (PyPI)
Paket
scikit-learn
Veröffentlicht
06.06.2024
Aktualisiert
11.10.2026 15:17

Quellen und Lizenzen

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2024-110 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-jw8x-6495-233v - CC BY 4.0

Schwachstellenhistorie: scikit-learn

Alle veröffentlichten Schwachstellen dieses Pakets (Python (PyPI)), neueste zuerst. Zeigt, ob es ein einmaliger Ausrutscher ist oder ein Paket, das man im Auge behalten muss.

Einträge insgesamt
3
Erste → letzte
05.2020 06.2024
Ohne Fix
0
In Angriffen ausgenutzt
0

Verteilung nach Schweregrad

  • Kritisch 1
  • Hoch 1
  • Mittel 1

Veröffentlichungen pro Jahr

  1. 2020: 2
  2. 2021: 0
  3. 2022: 0
  4. 2023: 0
  5. 2024: 1
  6. 2025: 0
  7. 2026: 0

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