Podatności Apache OpenNLP

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.

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.

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.

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.

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.