CVE-2026-63145
Vulnérabilité moyenne dans Kibana (Elastic)
Description
Incorrect Authorization (CWE-863) in Kibana can lead to integrity compromise of Machine Learning audit and notification records via Accessing Functionality Not Properly Constrained by ACLs (CAPEC-1). A vulnerability exists in Kibana's Machine Learning functionality where a Machine Learning management endpoint performs an insufficient authorization check. The endpoint validates only a coarse privilege level but does not verify that the requesting user has access to the specific Machine Learning job or notification resources provided in the request. As a result, a low-privileged user with Machine Learning access in any Kibana space can manipulate Machine Learning audit and notification records for arbitrary jobs—including jobs in other spaces or belonging to other users—by leveraging Kibana's internally elevated credentials to write to restricted Machine Learning system indices that the user cannot access directly.
Gravité et risque d'exploitation
CVE-2026-63145 obtient un score CVSS de 4.3/10, soit une gravité moyenne. Selon le modèle EPSS, la probabilité qu'elle soit exploitée dans les 30 prochains jours est de 0.27 %, ce qui la place devant 17.8 % des CVE référencées.
Que faire ?
- Vérifiez si Kibana (versions <=9.4.3, 9.0.0, <=9.3.7, <=8.19.18, 8.0.0, 9.4.0) est présent sur votre parc.
- Appliquez le correctif ou la version corrigée indiqués dans les références de l'éditeur.
- À défaut de correctif, limitez l'exposition (filtrage réseau, désactivation du composant).
- Automatisez la détection : les agents CVE Heimdall (gratuits, open source) corrèlent l'inventaire de vos serveurs avec la base CVE.