Lord of Large Language Models vulnerable to Observable Discrepancy attack via authenticate_user function
The parisneo/lollms repository is affected by a timing attack vulnerability in the authenticate_user function within the lollms_authentication.py file. This vulnerability allows attackers to enumerate valid usernames and guess passwords incrementally by analyzing response time differences. The affected version is the latest, and the issue is resolved in commit f78437f. The vulnerability arises from the use of Python's default string equality operator for password comparison, which compares characters sequentially and exits on the first mismatch, leading to variable response times based on the number of matching initial characters.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | lollms | <= 11.0.0 | brak poprawki |
Odnośniki
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-6386
- https://github.com/parisneo/lollms/commit/f78437f7b5aa39a78c6201912faf4e0645a38c48
- https://github.com/ParisNeo/lollms
- https://huntr.com/bounties/6da05485-d219-4f18-9ffc-991053524b67
- https://pypi.org/project/lollms
- https://github.com/advisories/GHSA-j5pr-vrjj-9v4h
- Wektor CVSS
CVSS:3.0/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N- Słabość (CWE)
CWE-203- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
lollms- Ujawniono
- 07.07.2025
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:18
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-1590 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-j5pr-vrjj-9v4h - CC BY 4.0
Historia podatności: lollms
Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.
- Wszystkich wpisów
- 24
- Pierwsza → ostatnia
- 05.2024 04.2026
- Bez poprawki
- 9
- Wykorzystywana w atakach
- 0
Rozkład istotności
- Krytyczna 6
- Wysoka 12
- Średnia 5
- Niska 1
Ujawnienia w latach
- 2024: 14
- 2025: 2
- 2026: 8
-
Lord of Large Language Models vulnerable to Observable Discrepancy attack via authenticate_user function ten wpis
Dowiedz się, które podatności dotyczą Twojej aplikacji
Po podłączeniu integracji DockRay i włączeniu raportowania oprogramowania DockRay porównuje zgłoszone wersje komponentów ze znanymi podatnościami i powiadamia o potwierdzonych dopasowaniach. Zakres zależy od obsługiwanej technologii i dostępnych biuletynów.