HochCVE-2026-56211

    Red Hat: Schreiben außerhalb des zugewiesenen Speichers (Out-of-bounds Write) (CVE-2026-56211)

    Veröffentlicht Zuletzt geändert Quellen: Red Hat, BSI, CVE.org, Debian LTS, Ubuntu, Debian

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    Was ist betroffen, was ist zu tun

    Ein Ferncodeausführungsfehler wurde in libaom, der Referenzimplementierung des AV1-Codierers, gefunden. Eine unzureichende Grenzüberprüfung im Kontrollmechanismus für die ID der SVC (Skalierbare Videocodierung)-Schicht des AV1-Encoders ermöglicht es einem Angreifer, manipulierte Video-Frames zu liefern, deren Pixel mit internen Encoder-Schicht-Kontextstrukturen überlappen.

    Aktualisieren Sie Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9 auf Version 0:3.14.0-1.el9ai, Red Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9 auf Version 0:3.14.0-1.el9ai, Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9 auf Version 0:3.14.0-1.el9ai.

    Betroffen
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9 lt *..0:3.14.0-1.el9ai
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9 lt *..0:3.14.0-1.el9ai
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9 lt *..0:3.14.0-1.el9ai
    • Red Hat AI Inference Server 3.2 lt *..1787860580
    • Red Hat AI Inference Server 3.2 lt *..1787772157
    • Red Hat AI Inference Server 3.2 lt *..1787884873
    • Red Hat AI Inference Server 3.3 lt *..1789508287
    • Red Hat AI Inference Server 3.3 lt *..1789502493
    • Red Hat AI Inference Server 3.3 lt *..1789504371
    • Red Hat AI Inference Server 3.3 lt *..1789582776
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 lt *..1790936334
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 lt *..1790936351
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 lt *..1790850900
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 lt *..1790866732
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 lt *..1790791893
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 lt *..1790954179
    • Red Hat Hardened Images lt *..3.14.0-0.1.hum1
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 lt *..1789137552
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 lt *..1789137548
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 lt *..1789137636
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 lt *..1789137641
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 lt *..1789137607
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1786611800
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1787076778
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1787077779
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1787076481
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1788197680
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1788197530
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1788197632
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1788197747
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1788197549
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1788199622
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1788197744
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1788197677
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 lt *..1791785804
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788198404
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788198407
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788197492
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788197542
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788197975
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788197512
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788197688
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788197385
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1788198016
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1790703552
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1790703656
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1790703557
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1790703645
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1790703554
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1790703630
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 lt *..1790703706
    Behoben in
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9 0:3.14.0-1.el9ai
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9 0:3.14.0-1.el9ai
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9 0:3.14.0-1.el9ai
    • Red Hat AI Inference Server 3.2 1787860580
    • Red Hat AI Inference Server 3.2 1787772157
    • Red Hat AI Inference Server 3.2 1787884873
    • Red Hat AI Inference Server 3.3 1789508287
    • Red Hat AI Inference Server 3.3 1789502493
    • Red Hat AI Inference Server 3.3 1789504371
    • Red Hat AI Inference Server 3.3 1789582776
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 1790936334
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 1790936351
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 1790850900
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 1790866732
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 1790791893
    • Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 1790954179
    • Red Hat Hardened Images 3.14.0-0.1.hum1
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 1789137552
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 1789137548
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 1789137636
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 1789137641
    • Red Hat OpenShift AI 3.3 1789137607
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1786611800
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1787076778
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1787077779
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1787076481
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1788197680
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1788197530
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1788197632
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1788197747
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1788197549
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1788199622
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1788197744
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1788197677
    • Red Hat OpenShift AI 3.4 1791785804
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788198404
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788198407
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788197492
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788197542
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788197975
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788197512
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788197688
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788197385
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1788198016
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1790703552
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1790703656
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1790703557
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1790703645
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1790703554
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1790703630
    • Red Hat OpenShift AI 3.5 1790703706

    Unklar, ob und wie Sie betroffen sind? Frage zu dieser Schwachstelle stellen

    Metriken

    7,1

    Priorität

    XIEM Effective CVSS: höchste verfügbare CVSS-Bewertung aus NVD- und Herstellerangaben.

    Quelle: NVD, CVSS v3

    7,1

    CVSS v3

    Schweregrad Hoch auf der Skala von 0 bis 10.

    Quelle: Red Hat, BSI, CVE.org, Debian LTS, Ubuntu, Debian

    0,9 %

    EPSS-Score

    Niedrig – Modell schätzt < 1 % Ausnutzungs-Wahrscheinlichkeit.

    Quelle: FIRST EPSS, Perzentil 59,2

    Alle Metriken anzeigen
    Schweregrad
    Hoch
    Priorität (0–325)

    Der Priorisierungs-Score ist eine zusammengeführte Kennzahl, die mehrere Einzelsignale zu einer einzigen, handlungsleitenden Rangfolge verdichtet: technische Schwere (CVSS), Ausnutzungswahrscheinlichkeit (EPSS), der Status als bekannt ausgenutzt (KEV) und der Kontext des betroffenen Assets. Ziel ist die Antwort auf die einzig wirklich wichtige Frage im Schwachstellenmanagement: Was zuerst?

    Im Glossar lesen
    82.23 Methodik
    Exploit-Reife

    Ein Exploit ist Code oder eine Technik, die eine konkrete Schwachstelle gezielt ausnutzt, um ein unbeabsichtigtes Verhalten zu erzwingen — etwa Code auszuführen oder Rechte auszuweiten. Er ist das Werkzeug, das aus einer theoretischen Lücke einen praktischen Angriff macht.

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    kein öffentlicher PoC bekannt
    XIEM Effective CVSS

    XIEM® ist das gestufte Managed-Security-Betriebsmodell von NEOSEC und eine eingetragene Marke der NEOSEC GmbH. Es erweitert klassisches SIEM — die zentrale Sammlung, Normalisierung und Korrelation sicherheitsrelevanter Ereignisse — um Endpunkt-Forensik, Netzwerk-Sichtbarkeit und Täuschungstechnik und führt diese zu drei aufeinander aufbauenden Stufen zusammen: Sentry, Orchestrate und Command.

    Im Glossar lesen
    7,1 Methodik
    CVSS v3

    CVSS ist der weltweit verbreitete, offene Standard zur Bewertung der technischen Schwere einer Schwachstelle auf einer Skala von 0 bis 10. Er beschreibt, wie leicht eine Lücke ausnutzbar ist und welchen Schaden sie anrichten kann — nicht jedoch, wie wahrscheinlich ihre tatsächliche Ausnutzung ist. CVSS und das ergänzende EPSS beantworten bewusst unterschiedliche Fragen.

    Im Glossar lesen
    7,1
    EPSS-Score

    Der EPSS-Score ist der absolute Modell-Output für eine einzelne Schwachstelle: die geschätzte Wahrscheinlichkeit einer realen Ausnutzung in den nächsten 30 Tagen, ausgedrückt als Wert zwischen 0 und 1 (bzw. 0 % bis 100 %). Ein Score von 0,42 bedeutet „das Modell schätzt eine 42-prozentige Chance auf reale Ausnutzung binnen 30 Tagen“.

    Im Glossar lesen
    0,9 %
    Niedrig – Modell schätzt < 1 % Ausnutzungs-Wahrscheinlichkeit.
    EPSS-Perzentil

    Das EPSS-Perzentil ist die relative Einordnung einer Schwachstelle innerhalb aller EPSS-bewerteten CVEs, ausgedrückt als Wert zwischen 0 und 1. Ein Perzentil von 0,90 bedeutet „diese CVE hat einen höheren EPSS-Score als 90 % aller anderen bewerteten CVEs“. Anders als der EPSS-Score ist es keine Wahrscheinlichkeit — sondern eine Positionierung im Ranking.

    Im Glossar lesen
    59,2
    Hoch – CVE rangiert über dem Median aller heute bewerteten CVEs (Rang ≥ 36 %).
    KEV-Status

    Der KEV-Katalog ist eine von der US-Behörde CISA gepflegte Liste von Schwachstellen, für die eine aktive Ausnutzung in der Praxis nachgewiesen ist. Er beantwortet nicht die Frage „wie schwer?“, sondern „wird es bereits angegriffen?“ — und priorisiert damit das Patchen scharf.

    Im Glossar lesen
    —
    Veröffentlicht
    CISA-Bewertung (SSVC)
    Ausnutzung: keine bekannt · nicht automatisierbar · Auswirkung: vollständig
    Quelle: CISA Vulnrichment, Stand 25. Juni 2026
    CWE

    CWE ist ein Katalog typischer Schwächen-Arten in Software und Hardware — etwa fehlerhafte Eingabevalidierung, unsichere Speicherbehandlung oder mangelhafte Authentisierung. Während eine CVE eine konkrete Schwachstelle in einem konkreten Produkt benennt, beschreibt eine CWE die zugrunde liegende Fehlerklasse.

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    CWE-787

    Erkennungsregeln

    Für diese Schwachstelle liegt noch keine NEOSEC-Erkennungsregel vor.

    Einordnung nach NIS2 und CRA

    Regelbasierte Einordnung aus Ausnutzungsstatus und Schweregrad. Sie ersetzt keine Prüfung im Einzelfall.

    NIS2

    NIS2 ist die EU-Richtlinie (EU) 2022/2555 zur Erhöhung des Cybersicherheitsniveaus in der Union. Sie weitet Pflichten gegenüber der ersten NIS-Richtlinie deutlich aus: mehr Sektoren, verbindliches Risikomanagement, gestufte Meldepflichten und persönliche Verantwortung der Geschäftsleitung.

    Im Glossar lesen
    Hohe technische Schwere: Bewerten und beheben Sie die Schwachstelle im Schwachstellenmanagement nach Art. 21 Abs. 2 lit. e NIS2 und dokumentieren Sie die Entscheidung.
    CRA

    Der CRA ist die EU-Verordnung (EU) 2024/2847 mit horizontalen Cybersicherheitsanforderungen an „Produkte mit digitalen Elementen“ — von Industriesteuerungen über Software bis zu vernetzten Verbrauchergeräten. Erstmals müssen Hersteller Sicherheit über den gesamten Produktlebenszyklus gewährleisten, Schwachstellen behandeln und Sicherheitsupdates bereitstellen.

    Im Glossar lesen
    Ab dem 11.12.2027 verpflichtet Anhang I Teil II CRA Hersteller betroffener Produkte mit digitalen Elementen, Schwachstellen unverzüglich zu behandeln und Sicherheitsupdates bereitzustellen.
    ISO/IEC 27001

    ISO/IEC 27001 ist der international führende Standard für ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS). Er beschreibt einen risikobasierten, prozessorientierten Rahmen, um Informationssicherheit systematisch zu planen, umzusetzen, zu überprüfen und zu verbessern.

    Im Glossar lesen
    Maßnahme A.8.8, Management technischer Schwachstellen: Relevanz für Ihre Systeme bewerten, Behebung einplanen und nachweisen.

    Beschreibung

    Ein Ferncodeausführungsfehler wurde in libaom, der Referenzimplementierung des AV1-Codierers, gefunden. Eine unzureichende Grenzüberprüfung im Kontrollmechanismus für die ID der SVC (Skalierbare Videocodierung)-Schicht des AV1-Encoders ermöglicht es einem Angreifer, manipulierte Video-Frames zu liefern, deren Pixel mit internen Encoder-Schicht-Kontextstrukturen überlappen. In auf Fork basierenden Videobearbeitungsdiensten kann ein Angreifer dies nutzen, um den Zeiger der zyklischen Aktualisierungskarte zu übernehmen, die Prozessbasisadresse durch einen Absturz-Orakel zu bruteforcen und den Steuerfluss umzuleiten, um eine beliebige Befehlsausführung zu erreichen. Die Ausnutzung erfordert, dass der Ziel-Dienst libaom mit SVC-Codierung verwendet und manipulierte Video-Frames von einem Angreifer akzeptiert.

    Quelle: redhat_csaf, BSI WID Portal, BSI CSAF, cvelistv5, NVD (NIST), Debian LTS Advisories, Ubuntu Security Notices, Debian Security Advisories, CVE.org (MITRE)

    Betroffene Produkte

    Betroffen sind die folgenden Versionen. Ältere Stände derselben Reihe sind ebenfalls verwundbar, sofern nicht anders angegeben.

    Betroffene Produkte
    Betroffene VersionenBehoben in
    Red HatRed Hat AI Inference Server
    • —
    • —
    Red HatRed Hat AI Inference Server 3.2
    • < 1787772157
    • < 1787884873
    • < 1787860580
    • 1787772157
    • 1787884873
    • 1787860580
    Red HatRed Hat AI Inference Server 3.3
    • < 1789508287
    • < 1789504371
    • < 1789502493
    • < 1789582776
    • 1789508287
    • 1789504371
    • 1789502493
    • 1789582776
    Red HatRed Hat Enterprise Linux 10
    • —
    • —
    Red HatRed Hat Enterprise Linux 9
    • —
    • —
    Red HatRed Hat Enterprise Linux AI 3.3
    • < 1790954179
    • < 1790936351
    • < 1790791893
    • < 1790936334
    • < 1790850900
    • < 1790866732
    • 1790954179
    • 1790936351
    • 1790791893
    • 1790936334
    • 1790850900
    • 1790866732
    Red HatRed Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9
    • < 0:3.14.0-1.el9ai
    • 0:3.14.0-1.el9ai
    Red HatRed Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9
    • < 0:3.14.0-1.el9ai
    • 0:3.14.0-1.el9ai
    Red HatRed Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9
    • < 0:3.14.0-1.el9ai
    • 0:3.14.0-1.el9ai
    Red HatRed Hat Hardened Images
    • < 3.14.0-0.1.hum1
    • 3.14.0-0.1.hum1
    Red HatRed Hat OpenShift AI (RHOAI)
    • —
    • —
    Red HatRed Hat OpenShift AI 3.3
    • < 1789137636
    • < 1789137548
    • < 1789137641
    • < 1789137552
    • < 1789137607
    • 1789137636
    • 1789137548
    • 1789137641
    • 1789137552
    • 1789137607
    Red HatRed Hat OpenShift AI 3.4
    • < 1788197744
    • < 1791785804
    • < 1788199622
    • < 1788197677
    • < 1787076481
    • < 1788197680
    • < 1788197530
    • < 1787077779
    • < 1787076778
    • < 1788197747
    • < 1786611800
    • < 1788197632
    • < 1788197549
    • 1788197744
    • 1791785804
    • 1788199622
    • 1788197677
    • 1787076481
    • 1788197680
    • 1788197530
    • 1787077779
    • 1787076778
    • 1788197747
    • 1786611800
    • 1788197632
    • 1788197549
    Red HatRed Hat OpenShift AI 3.5
    • < 1788197385
    • < 1790703706
    • < 1790703554
    • < 1790703645
    • < 1788197975
    • < 1788197688
    • < 1788198404
    • < 1788197542
    • < 1788197492
    • 1788197385
    • 1790703706
    • 1790703554
    • 1790703645
    • 1788197975
    • 1788197688
    • 1788198404
    • 1788197542
    • 1788197492

    Hersteller und Produkte

    Betroffene Betriebssysteme

    Betroffene Betriebssysteme
    Linuxdebianaombookworm
    Linuxdebianaomtrixie
    Linuxubuntuaomjammy
    Linuxubuntuaomnoble
    Linuxubuntuaomresolute

    Weakness-Klassen (CWE)

    • CWE-787Out-of-bounds Write

      Base

      The product writes data past the end, or before the beginning, of the intended buffer.

      Eintrag bei MITRE CWE-787

    Quellen & Referenzen

    Änderungen an der CVE

    Wer diese CVE wann geändert hat: die NVD (Analyse, betroffene Produkte, CVSS), der Herausgeber der CVE (CNA) und ergänzende Stellen wie CISA (ADP).

    1. Eintrag geändertRed Hat

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

      Einzeländerung im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)ergänzt
      —
      Affected value modified. <a href="https://github.com/CVEProject/cvelistV5/blob/main/cves/2026/56xxx/CVE-2026-56211.json">CVE-2026-56211</a>

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    2. Eintrag geändertRed Hat

      2 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)ergänzt
      —
      Affected value modified. <a href="https://github.com/CVEProject/cvelistV5/blob/main/cves/2026/56xxx/CVE-2026-56211.json">CVE-2026-56211</a>
      Referenzergänzt
      —
      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:84734

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    3. Eintrag geändertRed Hat

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

      Einzeländerung im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)ergänzt
      —
      Affected value modified. <a href="https://github.com/CVEProject/cvelistV5/blob/main/cves/2026/56xxx/CVE-2026-56211.json">CVE-2026-56211</a>

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    4. Eintrag geändertRed Hat

      4 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)ergänzt
      —
      Affected value modified. <a href="https://github.com/CVEProject/cvelistV5/blob/main/cves/2026/56xxx/CVE-2026-56211.json">CVE-2026-56211</a>
      Referenzergänzt
      —
      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:76041
      Referenzergänzt
      —
      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:76042
      Referenzergänzt
      —
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    4. Eintrag geändertRed Hat

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    5. Eintrag geändertRed Hat ADP

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      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:61628
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      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:61629

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    6. Eintrag geändertRed Hat

      2 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
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      Betroffene Versionen (Herausgeber)ergänzt
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      Affected value modified. <a href="https://github.com/CVEProject/cvelistV5/blob/main/cves/2026/56xxx/CVE-2026-56211.json">CVE-2026-56211</a>
      Referenzergänzt
      —
      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:61629

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    7. Eintrag geändertRed Hat ADP

      2 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)ergänzt
      —
      Affected value modified. <a href="https://github.com/CVEProject/cvelistV5/blob/main/cves/2026/56xxx/CVE-2026-56211.json">CVE-2026-56211</a>
      Referenzergänzt
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      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:60520

      Kennung der Quelle: 0b0ca135-0b70-47e7-9f44-1890c2a1c46c

    8. Eintrag geändertRed Hat

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

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      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9 (+49)
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9 (+49)

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    9. Eintrag geändertRed Hat

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

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      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9 (+49)
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9 (+49)

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    10. Eintrag geändertRed Hat

      3 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
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      —
      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:51100
      Referenzergänzt
      —
      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:51146
      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9, Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server (+47)
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.3 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.4 for RHEL 9, Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9 (+49)

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    11. Eintrag geändertRed Hat ADP

      2 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Referenzergänzt
      —
      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:42875
      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server, Red Hat AI Inference Server (+47)
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9, Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server (+47)

      Kennung der Quelle: 0b0ca135-0b70-47e7-9f44-1890c2a1c46c

    12. Eintrag geändertRed Hat

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

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      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
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      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9, Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server (+47)
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9, Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server (+47)

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    13. Eintrag geändertRed Hat

      2 Einzeländerungen im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Referenzergänzt
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      https://access.redhat.com/errata/RHSA-2026:42875
      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server, Red Hat AI Inference Server (+47)
      Red Hat Enterprise Linux AI 3.5 for RHEL 9, Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server (+47)

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    14. Eintrag geändertRed Hat

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

      Einzeländerung im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server, Red Hat AI Inference Server (+47)
      Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server, Red Hat AI Inference Server (+47)

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    15. Eintrag geändertRed Hat

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

      Einzeländerung im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server, Red Hat AI Inference Server (+47)
      Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server, Red Hat AI Inference Server (+47)

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    16. Eintrag geändertRed Hat ADP

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

      Einzeländerung im Original anzeigen
      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Hardened Images, Red Hat Enterprise Linux 10, Red Hat Enterprise Linux 9 (+1)
      Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux 10 (+3)

      Kennung der Quelle: 0b0ca135-0b70-47e7-9f44-1890c2a1c46c

    17. Eintrag geändertRed Hat

      1 Einzeländerung: Betroffene Versionen (Herausgeber)

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      Einzeländerungen dieses Ereignisses im Original der NVD
      ArtAktionVorherNachher
      Betroffene Versionen (Herausgeber)geändert
      Red Hat Hardened Images, Red Hat Enterprise Linux 10, Red Hat Enterprise Linux 10 (+3)
      Red Hat Hardened Images, Red Hat AI Inference Server, Red Hat AI Inference Server (+47)

      Kennung der Quelle: secalert@redhat.com

    18. Eintrag geändertCISA ADP

      CISA-Einschätzung (SSVC): Ausnutzung: keine bekannt, automatisierbar: nein

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      SSVC-Einschätzungergänzt
      —
      {"id":"CVE-2026-56211","role":"CISA Coordinator","options":[{"exploitation":"none"},{"automatable":"no"},{"technicalImpact":"partial"}],"version":"2.0.3","timestamp":"2026-06-23T02:13:39.529220Z"}

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