CVE-2026-41948: Path traversal no Dify via API interna do Plugin Daemon

Visão geral

O CVE-2026-41948 é uma fraqueza de path traversal (CWE-23, Relative Path Traversal) no Dify, plataforma para criação de aplicações de IA. Segundo a descrição, a sanitização insuficiente de caminhos de URL nas requisições encaminhadas à API REST interna do Plugin Daemon permite que usuários autenticados saiam do caminho de tenant autorizado. O registro foi publicado em 18/05/2026 pela VulnCheck, como CNA, e seu status é Modified.

Impacto

A descrição afirma que atacantes podem alcançar endpoints internos, como interfaces de depuração, e que basta conhecer o UUID do tenant da vítima.
A descrição também informa que o Dify Cloud permite autocadastro gratuito sem autenticação, tornando a criação de contas facilmente acessível a qualquer atacante.
A string de vetor do registro indica alto impacto em confidencialidade e integridade e baixo impacto em disponibilidade. Os dados SSVC indicam impacto técnico total e automação não.
O registro classifica a severidade como crítica, com pontuação CVSS de 9.4 fornecida pela NVD e pela VulnCheck. Também consta uma pontuação de 7.7 do GitHub.

Produtos e versões afetadas

O registro lista como afetados os produtos Dify (Dify Dify e Langgenius Dify) com versões até a 1.14.1 inclusive.
O registro não informa uma versão corrigida. Ele referencia o pull request de correção GitHub PR 35796, mas não diz qual release contém a mudança.

Status de exploração

O registro mostra que o CVE não está listado no KEV da CISA, portanto esse catálogo não confirma exploração ativa.
Nenhuma exploração confirmada aparece nas fontes consultadas nesta análise.
Os dados SSVC classificam a exploração como prova de conceito, o que indica que existe material público de prova de conceito.
A probabilidade EPSS é 0,01892, com percentil de 0,79437, conforme informado no registro.

Correção e mitigação

Atualize o Dify para uma versão que inclua a correção referenciada no GitHub PR 35796 e confirme a build instalada após a atualização.
Como o registro não informa a versão corrigida, consulte o advisory do GitHub e as notas de release antes de implantar.
Restrinja o acesso de rede ao Plugin Daemon e aos seus endpoints internos, permitindo apenas componentes confiáveis.
Avalie se o autocadastro é necessário no seu ambiente e limite a criação de contas quando não for indispensável.
Priorize este item devido à pontuação crítica e à natureza de cruzamento de tenants descrita.

Orientação de detecção

Revise logs de web e API em busca de requisições com segmentos de caminho incomuns ou codificados direcionadas às rotas do Plugin Daemon.
Monitore picos de novos cadastros de contas e padrões de acesso que cruzem limites de tenants.
Gere alertas para acesso a endpoints de depuração ou internos vindo de origens diferentes dos serviços internos esperados.

Limitações das informações disponíveis

O registro não fornece número de versão corrigida nem o release que contém a correção.
O registro não confirma o conjunto completo de endpoints internos afetados.
As fontes consultadas não confirmam exploração in the wild, mas também não a descartam.
A data do EPSS no registro é posterior à data de publicação e deve ser verificada nos dados EPSS atuais antes de uso.
Os detalhes das páginas técnicas referenciadas não são reproduzidos aqui.

Perguntas frequentes

Quais versões do Dify são afetadas pelo CVE-2026-41948?

O registro lista as versões do Dify até a 1.14.1 inclusive como afetadas. Ele não informa uma versão corrigida, então verifique o patch e o advisory vinculados antes de atualizar.

Esta vulnerabilidade está sendo explorada ativamente?

O registro não lista o CVE no KEV da CISA e nenhuma exploração confirmada aparece nas fontes consultadas. Os dados SSVC classificam a exploração como prova de conceito.

O que os administradores devem fazer primeiro?

Aplique a correção referenciada no pull request de patch, restrinja o acesso de rede aos endpoints internos do Plugin Daemon e avalie se o autocadastro público é necessário.

Esta análise foi redigida com auxílio de IA a partir de dados verificados das fontes e checada automaticamente contra eles.