CVE-2025-46725
- Source
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-46725
- Import Source
- https://storage.googleapis.com/osv-test-cve-osv-conversion/osv-output/CVE-2025-46725.json
- JSON Data
- https://api.test.osv.dev/v1/vulns/CVE-2025-46725
- Aliases
- Published
- 2025-05-20T18:15:46Z
- Modified
- 2025-07-01T16:32:34.227067Z
- Summary
- [none]
- Details
-
Langroid is a Python framework to build large language model (LLM)-powered applications. Prior to version 0.53.15,
LanceDocChatAgentuses pandas eval() throughcompute_from_docs(). As a result, an attacker may be able to make the agent run malicious commands throughQueryPlan.dataframe_calc]) compromising the host system. Langroid 0.53.15 sanitizes input to the affected function 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
-
Introduced0 Unknown introduced commit / All previous commits are affectedFixed
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