CVE-2026-116096

llama.cpp przed wersją b11393 zawiera podatność use-after-free i double free w funkcji common_chat_peg_mapper::map, która pozwala nieuwierzytelnionym zdalnym atakującym uszkodzić pamięć sterty przez zwisający wskaźnik current_tool. Atakujący mogą wysłać chat_parser w żądaniu POST /completion emitującym tool-id po tagu tool-close, aby spowodować awarię llama-server i uzyskać prymityw zapisu do sterty.

llama.cpp w wersjach od b2877 do przed b11935 zawiera podatność nieobsłużonego wyjątku w serwerze ggml-rpc. Nieuwierzytelniony zdalny atakujący może wysłać zbyt dużą długość wiadomości (np. w poleceniu SET_TENSOR), wywołując std::length_error i przerwanie procesu. Prowadzi to do odmowy usługi dla wszystkich klientów.

llama.cpp w wersjach od b8841 do b11865 zawiera podatność na zapis poza granicami bufora w funkcji rdma_recv() transportu RDMA ggml-rpc, która pozwala nieuwierzytelnionym peером na przepełnienie stosu serwera rpc-server. Atakujący deklarujący obsługę RDMA w wiadomości HELLO mogą wysłać do 256 KiB do zmiennej stosu o rozmiarze 1 bajta w rpc_serve_client(), powodując awarię serwera lub potencjalne wykonanie kodu.

llama.cpp w wersjach od b5854 do b11275 zawiera podatność przepełnienia liczby całkowitej w funkcji gguf_init_from_reader, która omija sprawdzenie rozmiaru z CVE-2025-53630 poprzez dopełnienie rozmiarów tensorów bliskich SIZE_MAX. Atakujący może dostarczyć spreparowany plik GGUF, którego rozmiar tensora dopełnia się do zera, powodując zbyt mały blok danych i odczyty poza granicami przez konsumentów.

llama.cpp w wersjach od b10398 do b11301 zawiera podatność przepełnienia liczby całkowitej w funkcji gguf_init_from_reader, która pozwala obejść walidację liczby elementów tensora poprzez dostarczenie kształtów, których iloczyn zawija się do zera. Atakujący może spreparować pliki GGUF z ogromnymi wymiarami tensorów, które przepełniają ggml_nbytes() i kroki, powodując dostęp do pamięci poza granicami, gdy bufory są rozmiarowane na podstawie zawiniętych liczb bajtów.

llama.cpp w wersjach od b5899 przed b10261 zawiera podatność zapisu poza granice sterty (heap out-of-bounds write) w funkcji llm_tokenizer_plamo2::build, umożliwiającą atakującym uszkodzenie pamięci sterty za pomocą spreparowanych modeli GGUF. Atakujący może dostarczyć tekst tokenu typu BYTE, taki jak <0x-1>, którego ujemna wartość podczas ładowania modelu zapisuje identyfikatory tokenów przed buforem bytes_, powodując awarie lub potencjalne wykonanie kodu.

llama.cpp przed wersją b5649 zawiera podatność polegającą na odczycie poza granicami sterty w funkcji llama_vocab::impl::print_info(), która pozwala atakującym na wywołanie awarii podczas ładowania modelu poprzez zbyt duże identyfikatory tokenów specjalnych. Atakujący może dostarczyć spreparowany model GGUF z krótką tablicą tokenizer.ggml.tokens, powodując odczyt poza id_to_token i awarię llama-cli lub llama-server.

llama.cpp w wersjach przed b3701 zawiera podatność odczytu poza granice (out-of-bounds read) w funkcjach llama_decode_internal i llama_encode_internal, umożliwiającą zdalnym nieuwierzytelnionym atakującym odczyt pamięci poprzez dostarczenie niezwalidowanych identyfikatorów tokenów. Atakujący może wysłać tablice liczb całkowitych do punktu końcowego /completion serwera llama-server z identyfikatorami spoza zakresu 0 do n_vocab, aby odczytać pamięć osadzeń poza granicami lub spowodować awarię procesu.

llama.cpp przed wersją b2731 zawiera podatność polegającą na odczycie poza granicami w funkcji llama_model_loader, która pozwala atakującym na odczyt pamięci poza zmapowanym plikiem modelu poprzez spreparowane przesunięcia tensorów GGUF. Atakujący może dostarczyć spreparowany lub obcięty plik modelu GGUF z dowolnymi 64-bitowymi przesunięciami tensorów, powodując awarię procesu lub załadowanie sąsiedniej pamięci procesu jako wag modelu.

W ggml-org llama.cpp do wersji 0.7.0 wykryto lukę w nieznanej funkcjonalności pliku src/llama-sampler.cpp komponentu Mirostat Sampler. Manipulacja prowadzi do osiągalnego asercji (reachable assertion), a atak można przeprowadzić zdalnie. Projekt został poinformowany o problemie przez pull request, ale jeszcze nie zareagował.