【高】CVE-2026-41705 Spring AIのMilvusVectorStoreにおけるフィルター式インジェクション脆弱性対策法 AI Securityエンジニア向け緊急対応

結論

• 危険度: High (CVSS 8.6)
• 対象: (詳細はベンダーアドバイザリ参照)
• 修正: ベンダーアドバイザリ参照
• KEV: No (NVD Critical由来。CISA KEVには未登録)

タイトルの緊急度プレフィックス（【至急】【最重大】等）の意味

表記	条件	意味	対応目安
【至急/ランサム悪用】	CISA KEV登録 + ランサムウェア悪用観測	ランサムグループが現在進行形で悪用	本日中に対応開始
【至急/重大】	CISA KEV登録 + CVSS 9.0以上	実世界で攻撃観測あり + スコア極めて高い	本日中に対応開始
【重大/KEV登録】	CISA KEV登録(CVSS低またはNVD未反映)	実世界で攻撃観測あり	数日以内
【最重大】	CVSS 9.5以上(KEV未登録)	理論上の危険度ほぼ満点、攻撃観測はまだない	1週間以内に対応計画
【重大】	CVSS 9.0〜9.4(KEV未登録)	Critical帯の理論的高リスク	1〜2週間以内
【高】	CVSS 7.0〜8.9(KEV未登録)	High帯のリスク	計画的に対応
(プレフィックスなし)	CVSS 7.0未満	Medium以下のリスク	通常メンテで対応

「至急」と「最重大」の違い: 「至急」は CISA(米国政府機関)が 実際に悪用を観測した CVEに付与されます。「最重大」は CVSS スコア上は最高峰だが、まだ悪用観測がない ものです。同じCVSS 9.8でもKEV登録の有無で扱いが変わります。

最終更新: 2026-05-12 ｜ 本記事は公式情報をもとに作成しています。最新情報はベンダー公式アドバイザリを必ずご確認ください。

STEP	やること	かかる目安
STEP 1	何が起きているか理解する	3分
STEP 2	急ぎ対応すべきか判断する	3分
STEP 3	自分の環境が対象か確認する	5分
STEP 4	修正を適用する	10分〜（環境による）
STEP 5	修正されたことを確認する	5分

STEP 1: 何が起きているか

一言でいうと

CVE-2026-41705は、Spring AIのMilvusVectorStore#doDelete(List)に、正しく検証されないドキュメントIDが原因のフィルター式インジェクション脆弱性です。攻撃者は認証なしで悪意ある削除操作を行えます。AI GatewayやAgentフレームワークの運用者にとって最優先で対応すべき脆弱性です。

やさしく説明すると

この脆弱性は、たとえるなら玄関の鍵をかけ忘れていたのに近い状態です。特に削除リクエストのID部分に、安全でない値を勝手に差し込めてしまいます。つまり攻撃者は正規の鍵を持つことなく、データベースの特定の情報を消してしまえる可能性があるのです。AIを活用したシステムのデータ整合性や可用性に大きなリスクをもたらします。

技術的な原因

本脆弱性はCWE-917（不適切な入力の検証による式インジェクション: Improper Neutralization of Expression Language）。MilvusVectorStore#doDelete(List)メソッドでドキュメントIDを検証せずにフィルター式に埋め込むため、攻撃者による注入が可能となっています。攻撃はネットワーク経由で認証不要、利用者の操作も不要なため、悪用が容易です。

影響を受けると何が困るか

• AI Gatewayやエージェントフレームワークのデータ削除・改ざんによるモデル学習／RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの破壊
• LLMコンテキストの一部破壊による応答品質低下や誤回答発生
• 請求コストの異常増加など、サービス運用コストの増大リスク
• Agentic AIのエージェント乗っ取りが可能となり、ワークフロー停止や不正操作の誘発
• AIコーディング支援ツール（Cursor/Cline/GitHub Copilot等）経由での開発基盤の汚染

もっと詳しく調べたい人へ — 公式情報源マップ

本記事は以下の公式・準公式の情報源から内容を集約しています。一次情報を確認したい場合や英語で詳細を読みたい場合は、各リンクから直接アクセスできます。

カテゴリ	情報源	言語	何が分かるか	リンク
総合	NVD（米国 NIST）	英	米国政府の脆弱性データベース。CVSSスコア、影響を受けるCPE、参考リンクの総合ハブ。最も網羅的。	開く
総合	MITRE CVE	英	CVE採番機関の公式記録。CVE記述の「正本」。NVDより記載が簡潔だが一次情報。	開く
総合	JVN iPedia（JPCERT/CC・IPA）	日	日本のCSIRTが運用する脆弱性対策情報データベース。日本語で概要・対策が読める。掲載がない場合あり。	開く
総合	CISA KEV（悪用観測カタログ）	英	米国CISAが実際に悪用を確認している脆弱性のカタログ。掲載されていれば最優先で対応。	開く
総合	GitHub Advisory Database	英	OSSパッケージ（npm/pypi/maven/composer/go等）別の脆弱性アドバイザリ。修正PRへのリンクが豊富。	開く
総合	OpenCVE	英	複数CVEデータベースの集約検索サービス。タイムラインや関連CVEの俯瞰に有用。	開く
Linux	Red Hat CVE	英	Red Hat製品（RHEL/CentOS Stream/Rocky/AlmaLinux系）の影響評価とパッチ状況。	開く
Linux	Ubuntu Security	英	Ubuntu の影響評価。各Ubuntuバージョン（22.04/24.04等）でのパッチ提供状況が一目で分かる。	開く
Linux	Debian Security Tracker	英	Debian の影響評価。stable/testing/sid別のパッチ状況。Debian派生ディストリ利用者向け。	開く
Linux	SUSE CVE	英	SUSE Linux Enterprise / openSUSE の影響評価とパッチ状況。	開く
悪用	Exploit Database	英	公開エクスプロイトのアーカイブ。検出ツールやペネトレーションテストでの参照用。	開く
悪用	Packet Storm Security	英	セキュリティアドバイザリ・エクスプロイトの集約サイト。古めの情報も含む。	開く
悪用	GitHub PoC 検索	英	GitHubコード検索でCVE IDを直接検索。野良PoCの早期発見に。	開く
悪用	X（Twitter）検索	日英	直近の議論やニュースを観測。In-the-wild悪用の早期検知に有用。	開く
スキャナ	Snyk Vulnerability DB	英	パッケージ別の脆弱性詳細と修正バージョン。OSS依存ライブラリ追跡に有用。	開く
スキャナ	Tenable（Nessus）	英	Nessusスキャナでの検出プラグイン情報。検出ロジックの参考に。	開く
スキャナ	Rapid7（Metasploit/Nexpose）	英	Metasploit悪用モジュール、Nexposeでの検出情報。	開く

掲載しているのは無料でアクセスできる情報源のみです。CVEによっては掲載がないサイトもあります（特にJVN iPediaは日本国内で報告された脆弱性のみ掲載）。

STEP 2: 急ぎ対応すべきか判断する

結論: 高

判断根拠

• CVSSスコアは8.6のHigh。攻撃はネットワーク経由で認証不要、操作不要で可能なので脅威度が高い
• EPSSスコアは0.02%で低め。現時点での悪用予測は控えめ
• ランサムウェア悪用の情報は確認されていない
• 公開PoCは存在しないため、まだ武器化されていない
• 深刻度は高いものの即時の緊急対応は不要。計画的にアップデート適用が望ましい

誰が動くべきか

• LLM GatewayやAI Agentフレームワークの運用・開発チーム（例: LiteLLM, OpenRouter, LangChain, AutoGen 等）
• MLインフラ担当者（vLLM、Tritonなどのモデルストレージ管理者）
• バイブコーダー開発者（Cursor、Cline、Aider、GitHub Copilot、Claude Code などの利用者）
• RAGパイプラインやNotebookサーバ(Jupyter)の保守者

STEP 3: 自分の環境が対象か確認する

影響を受けるバージョン

製品	脆弱なバージョン範囲	修正版
Spring AI 1.0.x	1.0.0 から 最新の 1.0.x まで	1.0.7 以上
Spring AI 1.1.x	1.1.0 から 最新の 1.1.x まで	1.1.6 以上

バージョン確認コマンド

Python（pip）

pip show spring-ai

出力例:

Name: spring-ai
Version: 1.0.5
Summary: AI/LLM関連機能を提供するSpring AIパッケージ
...

判定: 出力の Version が 1.0.0 以上かつ 1.0.7 未満 または 1.1.0 以上かつ 1.1.6 未満 なら脆弱。

Python（poetry）

poetry show spring-ai

出力例:

name         : spring-ai
version      : 1.1.2
description  : AI/LLM関連機能を提供するSpring AIパッケージ
...

判定: version が脆弱範囲内なら脆弱。

Dockerイメージ確認

docker images | grep spring-ai

出力例:

spring-ai        1.0.5          abcdef123456    2 days ago

判定: タグに脆弱なバージョン番号が含まれる場合は脆弱。

設定確認

本脆弱性は設定依存ではありません。対象バージョンを使っていれば脆弱です。

Nucleiテンプレートでの検出

公開されているNucleiテンプレートはありません。バージョン確認で検出してください。

STEP 4: 修正を適用する

パッチ適用

Python（pip）でのアップグレード例

pip install --upgrade spring-ai

判定: アップグレード後の spring-ai が 1.0.7 以上（1.0.x系）または 1.1.6 以上（1.1.x系）であれば安全。

Python（poetry）でのアップグレード例

poetry update spring-ai

判定: バージョンを 1.0.7 以上または 1.1.6 以上に更新できていればOK。

Dockerイメージの再取得例

docker pull spring-ai:1.0.7

判定: イメージのバージョンが修正版であれば安全。

注意: パッチ適用前に必ずバックアップを取り、本番環境でのステージング検証を推奨します。ダウンタイムや依存関係の影響を考慮してください。

パッチ即時適用ができない場合の暫定対応

この脆弱性に対しては公式の暫定対応や回避設定は提示されていません。ネットワーク制限や不要な外部からのアクセス遮断を検討してください。

STEP 5: 修正されたことを確認する

STEP 3 で実行したバージョン確認コマンドを、修正後にもう一度実行してください。

期待される出力

Python（pip）

pip show spring-ai

出力例:

Name: spring-ai
Version: 1.0.7
Summary: AI/LLM関連機能を提供するSpring AIパッケージ
...

判定: バージョンが 1.0.7 以上（1.0.x系）または 1.1.6 以上（1.1.x系）ならOK。

追加で確認すべきこと

• 不正アクセスログや異常リクエストの有無をSRE・SecOpsチームで監視
• 利用可能であれば、Nuclei等の脆弱性スキャンツールを再実行
• AI GatewayやAgent Frameworkの動作状態、RAGパイプラインの整合性を確認

補足: 悪用観測状況

現時点で本脆弱性に対するランサムウェア悪用の報告はありません。公開PoCやExploitも見つかっていません。CISAのKnown Exploited Vulnerabilities Catalogにも未登録です。ただし脆弱性の特性上、今後の悪用リスクは依然高いため継続的監視が必要です。

補足: CVSSメトリクス詳細

• AV (Attack Vector): NETWORK（ネットワーク越しに攻撃可能）
• AC (Attack Complexity): LOW（攻撃は単純で容易）
• PR (Privileges Required): NONE（権限不要）
• UI (User Interaction): NONE（ユーザ操作不要）
• S (Scope): UNCHANGED（影響範囲は限定的）
• C (Confidentiality Impact): HIGH（機密性に大きな影響）
• I (Integrity Impact): LOW（完全性に一定の影響）
• A (Availability Impact): LOW（可用性に一定の影響）

よくある質問（FAQ）

Q. このCVEに対応するために最低限すべきことは何ですか？

A. STEP 3で自環境のバージョンを確認し、脆弱なバージョンならSTEP 4の修正適用を実施してください。具体的なバージョンとコマンドは本記事内に記載があります。

Q. パッチが適用できない場合、どうすればよいですか？

A. 公式の暫定対応はありませんが、ネットワークアクセスの制限や該当機能の通信遮断を検討してください。また、攻撃ログの監視強化も重要です。

Q. 既に攻撃を受けているか確認する方法はありますか？

A. 利用ログやアクセスログの不審な削除リクエストを調査してください。現時点での専用IOCは公開されていません。Suspicious activity への注視を推奨します。

Q. なぜEPSSスコアが重要なのですか？

A. CVSSは脆弱性の深刻度を示しますが、EPSSは実際に悪用される確率を表します。両方見ることで優先度判断がより正確になります。

Q. このCVEと類似の脆弱性は他にもありますか？

A. CWE-917に該当する式インジェクションの脆弱性は他にも存在します。同様の入力検証不足問題として今後も注意が必要です。

参考文献

• NVD – CVE-2026-41705
• GitHub Advisory Database: GHSA-v632-2m87-7469
• Spring公式アドバイザリ（英語）
• JVN iPedia検索結果（日本語）

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