CVE-2026-82617
KritikTeknik Veri (Otomatik)
- CVSS Skoru
- 9.8
- EPSS
- 0.3%
- CWE
- CWE-1333
- KEV Durumu
- Hayır
Yayım tarihi: 11 Eylül 2026
Etkilenen: apache opennlp
Açıklama: opennlp.tools.namefind.RegexNameFinderFactory tarafından sunulan iki yerleşik ad bulma deseni - DEFAULT_REGEX_NAME_FINDER.EMAIL ve DEFAULT_REGEX_NAME_FINDER.URL - belirsiz iç içe niceliklendiriciler içerir. RegexNameFinderFactory.getDefaultRegexNameFinders(...) aracılığıyla bu bulucuları alan ve ardından bunları RegexNameFinder.find(String[]) veya RegexNameFinder.find(String) aracılığıyla güvenilmeyen metne uygulayan bir uygulama, küçük bir oluşturulmuş girdiyle süper lineer geri izleme veya sınırsız eşleştirme geri çağırımına sürüklenabilir. EMAIL deseni için, bir @ karakteri ile asla takip edilmeyen yerel parça karakterlerinin uzun bir dizi sıralaması, eşleştiriciyi her bir başlangıç ofsetinden girdinin sonuna kadar yeniden taramaya zorlar. Maliyet, girdinin uzunluğu ile kare olarak artar: yaklaşık 32 KB'lik bir girdi, tek bir find() çağrısında birkaç saniye CPU tüketir ve hiçbir eşleşme döndürmez, ve girdinin her ikiye katlanması maliyeti yaklaşık dört katına çıkar. URL deseni için, sorgu dizesi alt ifadesi, dış bir tekrarın içinde bir yakalama tekrarını içerir. JDK eşleştirici, her sorgu jetonu için bir kez geri çağırır, bu nedenle birçok &-ayrılmış token içeren yaklaşık 4 KB'lik bir girdi, thread yığınını tüketir ve java.lang.StackOverflowError'u find() dışına yayarak çağırılan thread'i sonlandırır. Daha küçük bir yığınla oluşturulan bir thread (örneğin -Xss512k, sunucu işçi havuzlarının tipik olduğu) için yaklaşık 1 KB yeterlidir. Her iki durumda da, analiz için metin sağlayabilen bir saldırgan, tek bir isteği saniyeler veya dakikalar süren sabit CPU'ya veya aniden thread ölümüne dönüştürebilir, bu da uygulamaya hizmet reddine neden olur. Uygulamanın birini seçmesi dışında, özel bir kimlik doğrulama, yapılandırma veya model dosyası gerekmez. Bu sorun, Apache OpenNLP'yi etkiler: 2.0.0'dan 2.5.11'e; 3.0.0-M1'den 3.0.0-M5'e. Kullanıcıların, sorunun düzeltildiği 2.5.12 sürümüne veya 3.0.0 milestone çizgisini izleyen kullanıcılar için 3.0.0-M6 sürümüne yükseltmeleri önerilir.
Orijinal açıklama (İngilizce)
The two built-in name-finder patterns exposed by opennlp.tools.namefind.RegexNameFinderFactory - DEFAULT_REGEX_NAME_FINDER.EMAIL and DEFAULT_REGEX_NAME_FINDER.URL - contain ambiguous nested quantifiers. An application that obtains these finders through RegexNameFinderFactory.getDefaultRegexNameFinders(...) and then applies them to untrusted text through RegexNameFinder.find(String[]) or RegexNameFinder.find(String) can be driven into super-linear backtracking or into unbounded matcher recursion by a small crafted input. For the EMAIL pattern, a long run of local-part characters that is never followed by an @ forces the matcher to re-scan to end-of-input from every starting offset. Cost grows quadratically with input length: an input of approximately 32 KB consumes several seconds of CPU in a single find() call and returns no match, and each doubling of the input multiplies the cost roughly four-fold. For the URL pattern, the query-string sub-expression nests a capturing repetition inside an outer repetition. The JDK matcher recurses once per query token, so an input of approximately 4 KB containing many &-separated tokens exhausts the thread stack and causes java.lang.StackOverflowError to propagate out of find(), terminating the calling thread. On a thread created with a smaller stack (for example -Xss512k, typical of server worker pools) approximately 1 KB is sufficient. In both cases an attacker who can supply text for analysis can convert a single request into seconds to minutes of pinned CPU, or into an abrupt thread death, denying service to the embedding application. No authentication, special configuration, or model file is required beyond the application having selected one of the two built-in finders. This issue affects Apache OpenNLP: from 2.0.0 through 2.5.11; from 3.0.0-M1 through 3.0.0-M5. Users are recommended to upgrade to version 2.5.12, or to 3.0.0-M6 for users tracking the 3.0.0 milestone line, which fix the issue.
Referanslar
Bu CVE için henüz editoryal inceleme yapılmadı. Sadece otomatik teknik veri gösteriliyor.