Katalog CVE

CVE-2026-72818

WysokieCVSS 7.5
Opublikowano: Zaktualizowano: Przetłumaczono: NVD NIST

Prawdopodobieństwo exploitacji (EPSS)

Niskie ryzyko
0.51%

Percentyl 42 - wyżej niż 42% wszystkich znanych CVE

Streszczenie

Wyrażenie regularne URLS w nltk/tokenize/casual.py, używane przez TweetTokenizer, zawiera nieograniczoną gałąź domeny, co prowadzi do katastrofalnego cofania się (backtracking) przy przetwarzaniu złośliwych danych wejściowych. Kilka kilobajtów tekstu może spowodować wielominutowe zużycie CPU, co umożliwia atak DoS bez uwierzytelnienia. Wersja 3.10.1 ogranicza powtarzanie etykiet.

Ocena ryzyka

Usługi używające TweetTokenizer lub casual_tokenize do tokenizacji niezaufanych tekstów mogą zostać zablokowane na długi czas przez pojedyncze żądanie, co prowadzi do wyczerpania zasobów i przerw w działaniu.

Rekomendacja

Zaktualizuj bibliotekę NLTK do wersji 3.10.1 lub nowszej, która zawiera poprawkę ograniczającą powtarzanie etykiet w wyrażeniu regularnym.

Inne podatności w NLTK

Zobacz wszystkie
Oryginalny opis (angielski, źródło NVD)

The URLS regular expression in nltk/tokenize/casual.py, compiled into TweetTokenizer.WORD_RE and applied by TweetTokenizer.tokenize, contains a naked-domain branch whose domain-label prefix [a-z0-9]+(?:[.\-][a-z0-9]+)* is unbounded. Input consisting of many alternating label separators can be partitioned in exponentially many ways, and because the branch also requires a trailing top-level domain that such input never supplies, the engine explores those partitions before failing at each offset. A few kilobytes of input therefore consumes seconds to minutes of single-threaded CPU, and the HANG_RE substitution performed before matching does not collapse the pattern. TweetTokenizer is intended for tokenizing untrusted social-media text, so any service that applies it, or the module-level casual_tokenize, to submitted text can be stalled per request without authentication. Version 3.10.1 bounds the label repetition.

Dane podatności pochodzą z NVD (NIST) · CISA KEV · EPSS