CVE-2025-46724

Source
https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-46724
Import Source
https://storage.googleapis.com/osv-test-cve-osv-conversion/osv-output/CVE-2025-46724.json
JSON Data
https://api.test.osv.dev/v1/vulns/CVE-2025-46724
Aliases
Related
Published
2025-05-20T18:15:46Z
Modified
2025-06-17T15:48:27.546183Z
Summary
[none]
Details

Langroid is a Python framework to build large language model (LLM)-powered applications. Prior to version 0.53.15, TableChatAgent uses pandas eval(). If fed by untrusted user input, like the case of a public-facing LLM application, it may be vulnerable to code injection. Langroid 0.53.15 sanitizes input to TableChatAgent by default to tackle the most common attack vectors, and added several warnings about the risky behavior in the project documentation.

References

Affected packages

Git / github.com/langroid/langroid

Affected ranges

Type
GIT
Repo
https://github.com/langroid/langroid
Events
Introduced
0 Unknown introduced commit / All previous commits are affected
Fixed

Affected versions

0.*

0.1.100
0.1.101
0.1.103
0.1.104
0.1.106
0.1.107
0.1.109
0.1.110
0.1.113
0.1.116
0.1.118
0.1.119
0.1.120
0.1.122
0.1.124
0.1.127
0.1.128
0.1.130
0.1.131
0.1.132
0.1.133
0.1.134
0.1.135
0.1.136
0.1.137
0.1.138
0.1.139
0.1.140
0.1.142
0.1.143
0.1.144
0.1.146
0.1.147
0.1.148
0.1.149
0.1.150
0.1.151
0.1.152
0.1.153
0.1.155
0.1.158
0.1.159
0.1.16
0.1.160
0.1.161
0.1.162
0.1.164
0.1.165
0.1.166
0.1.167
0.1.168
0.1.169
0.1.17
0.1.170
0.1.171
0.1.172
0.1.173
0.1.176
0.1.177
0.1.178
0.1.179
0.1.18
0.1.180
0.1.181
0.1.183
0.1.184
0.1.185
0.1.186
0.1.188
0.1.189
0.1.191
0.1.192
0.1.194
0.1.196
0.1.198
0.1.199
0.1.20
0.1.200
0.1.201
0.1.202
0.1.203
0.1.205
0.1.206
0.1.207
0.1.208
0.1.209
0.1.21
0.1.210
0.1.212
0.1.213
0.1.214
0.1.216
0.1.217
0.1.218
0.1.219
0.1.22
0.1.221
0.1.222
0.1.224
0.1.225
0.1.226
0.1.227
0.1.228
0.1.229
0.1.23
0.1.230
0.1.231
0.1.232
0.1.233
0.1.234
0.1.235
0.1.236
0.1.237
0.1.238
0.1.239
0.1.24
0.1.240
0.1.241
0.1.242
0.1.243
0.1.244
0.1.245
0.1.246
0.1.247
0.1.248
0.1.25
0.1.250
0.1.251
0.1.253
0.1.254
0.1.256
0.1.258
0.1.261
0.1.262
0.1.265
0.1.27
0.1.28
0.1.29
0.1.30
0.1.31
0.1.32
0.1.33
0.1.34
0.1.35
0.1.36
0.1.38
0.1.42
0.1.43
0.1.46
0.1.47
0.1.48
0.1.49
0.1.50
0.1.52
0.1.54
0.1.55
0.1.61
0.1.62
0.1.64
0.1.66
0.1.69
0.1.73
0.1.81
0.1.82
0.1.83
0.1.84
0.1.86
0.1.87
0.1.89
0.1.90
0.1.92
0.1.94
0.1.96
0.1.97
0.1.98
0.1.99
0.10.0
0.10.1
0.11.0
0.12.0
0.13.0
0.14.0
0.15.0
0.15.1
0.15.2
0.16.0
0.16.1
0.16.2
0.16.3
0.16.4
0.16.5
0.16.6
0.16.7
0.17.0
0.17.1
0.18.0
0.18.1
0.18.2
0.18.3
0.19.0
0.19.1
0.19.2
0.19.3
0.19.4
0.19.5
0.2.11
0.2.12
0.2.2
0.2.3
0.2.4
0.2.7
0.2.8
0.2.9
0.20.0
0.20.1
0.21.0
0.22.0
0.22.1
0.22.2
0.22.3
0.22.4
0.22.5
0.22.6
0.22.7
0.23.0
0.23.1
0.23.2
0.23.3
0.24.0
0.24.1
0.25.0
0.26.0
0.26.1
0.26.2
0.27.0
0.27.1
0.27.2
0.27.3
0.27.4
0.28.0
0.28.1
0.28.2
0.28.3
0.28.4
0.28.5
0.28.6
0.28.7
0.29.0
0.3.1
0.30.0
0.30.1
0.31.0
0.31.1
0.31.2
0.31.3
0.32.0
0.32.1
0.32.2
0.33.0
0.33.10
0.33.11
0.33.12
0.33.13
0.33.2
0.33.3
0.33.4
0.33.5
0.33.6
0.33.7
0.33.8
0.33.9
0.34.0
0.34.1
0.35.0
0.35.1
0.36.0
0.36.1
0.37.0
0.37.1
0.37.2
0.37.3
0.37.4
0.37.5
0.37.6
0.37.7
0.38.0
0.39.0
0.39.1
0.39.2
0.39.3
0.39.4
0.39.5
0.4.0
0.40.0
0.41.0
0.41.1
0.41.2
0.41.3
0.41.4
0.41.5
0.42.0
0.42.1
0.42.10
0.42.2
0.42.3
0.42.4
0.42.5
0.42.6
0.42.7
0.42.8
0.42.9
0.43.0
0.43.1
0.44.0
0.44.1
0.45.0
0.45.1
0.45.10
0.45.2
0.45.3
0.45.4
0.45.5
0.45.6
0.45.7
0.45.8
0.45.9
0.47.0
0.47.1
0.47.2
0.48.0
0.48.1
0.48.2
0.48.3
0.49.0
0.49.1
0.5.0
0.5.1
0.50.0
0.50.1
0.50.10
0.50.11
0.50.12
0.50.2
0.50.3
0.50.4
0.50.5
0.50.6
0.50.7
0.50.8
0.50.9
0.51.0
0.51.1
0.51.2
0.52.0
0.52.1
0.52.2
0.52.3
0.52.5
0.52.6
0.52.7
0.52.8
0.52.9
0.53.10
0.53.12
0.53.13
0.53.14
0.53.2
0.53.3
0.53.4
0.53.5
0.53.6
0.53.7
0.53.8
0.53.9
0.6.0
0.6.1
0.6.2
0.6.3
0.6.4
0.6.5
0.6.6
0.6.7
0.7.0
0.8.0
0.9.1
0.9.2
0.9.3
0.9.4
0.9.5