CVE-2026-43825
WysokieCVSS 7.3Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)
Bardzo wysokie ryzykoPercentyl 95 - wyżej niż 95% wszystkich znanych CVE
Streszczenie
W Apache OpenNLP w module libsvm dokumentacji kategorii (linia 3.x) wykryto podatność na niezaufaną deserializację Java. Metoda SvmDoccatModel.deserialize(InputStream) używa java.io.ObjectInputStream bez filtra, co pozwala atakującemu na zdalne wykonanie kodu poprzez spreparowany strumień.
Ocena ryzyka
Ryzyko polega na możliwości zdalnego wykonania kodu w JVM przez atakującego, jeśli w classpath aplikacji znajdują się odpowiednie gadżety deserializacji. Dotyczy to głównie aplikacji korzystających z modułu libsvm wraz z podatnymi zależnościami.
Rekomendacja
Należy niezwłocznie zaktualizować Apache OpenNLP do wersji 3.0.0-M4. Jeśli aktualizacja nie jest możliwa, traktuj wszystkie strumienie SvmDoccatModel jako niezaufane i unikaj wywoływania metody deserialize() na danych pochodzących od użytkowników lub z zewnętrznych źródeł bez weryfikacji integralności.
Inne podatności w Apache OpenNLP
Zobacz wszystkie- CVE-2026-42027Krytyczne
W Apache OpenNLP przed wersjami 1.9.5, 2.5.9 i 3.0.0-M3, metoda ExtensionLoader.instantiateExtension() ładuje klasę na podstawie nazwy z pliku manifest.properties archiwum modelu za pomocą Class.forName() przed sprawdzeniem, czy klasa jest zgodna z oczekiwanym interfejsem. Pozwala to atakującemu na wykonanie statycznego inicjalizatora dowolnej klasy dostępnej w classpath podczas ładowania modelu, co może prowadzić do niepożądanych efektów ubocznych.
- CVE-2026-40682Krytyczne
W bibliotece Apache OpenNLP wykryto podatność XML External Entity (XXE) w klasie DictionaryEntryPersistor. Klasa ta inicjalizuje parser SAX bez włączenia bezpiecznego przetwarzania (FEATURE_SECURE_PROCESSING) i bez wyłączenia obsługi DTD, co pozwala atakującemu na wstrzyknięcie złośliwej deklaracji DOCTYPE w pliku słownika. Skutkuje to możliwością ujawnienia lokalnych plików (file://) lub wykonania żądań po stronie serwera (SSRF) przez referencje http:// podczas parsowania XML.
- CVE-2026-63317Średnie
W Apache OpenNLP przed wersjami 2.5.10 i 3.0.0-M5 wykryto podatność umożliwiającą dowolną instancję klas. Atakujący może dostarczyć spreparowany model lub nazwę formatu, co prowadzi do załadowania i wykonania kodu z niebezpiecznych klas.
- CVE-2026-42440Wysokie
W Apache OpenNLP przed wersjami 1.9.5, 2.5.9 i 3.0.0-M3 odkryto podatność na atak DoS polegający na wyczerpaniu pamięci (OOM). Metody getOutcomes(), getOutcomePatterns() i getPredicates() w klasie AbstractModelReader alokują tablice na podstawie 32-bitowej liczby całkowitej z pliku modelu bez walidacji, co pozwala atakującemu na podanie wartości Integer.MAX_VALUE i spowodowanie natychmiastowego błędu OutOfMemoryError.
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)
Untrusted Java Deserialization in Apache OpenNLP SvmDoccatModel Versions Affected: before 3.0.0-M4 (libsvm document categorization module; introduced in OPENNLP-1808 and only present on the 3.x line) Description: SvmDoccatModel.deserialize(InputStream) reads an attacker-controlled stream with java.io.ObjectInputStream and calls readObject() without an ObjectInputFilter installed. ObjectInputStream materialises every class referenced in the stream before the resulting object is cast to SvmDoccatModel, so the cast that follows readObject() executes only after the foreign object graph has already been deserialised in full. If a Java deserialization gadget chain is available on the consumer's classpath, a crafted payload supplied to deserialize() executes arbitrary code in the JVM that loads it. Apache OpenNLP itself does not ship a known gadget chain, so the realistic risk is to downstream applications that embed the libsvm module alongside vulnerable transitive dependencies. The method is public and static, so any caller can pass an untrusted stream to it directly. The practical impact is remote code execution against processes that load SvmDoccatModel instances from untrusted or semi-trusted origins. Mitigation: 3.x users should upgrade to 3.0.0-M4. Users who cannot upgrade immediately should treat all serialized SvmDoccatModel streams as untrusted input unless their provenance is verified, and should avoid invoking SvmDoccatModel.deserialize() on streams supplied by end users or fetched from third-party sources without integrity checks.