CVE-2026-80682 in Linux
الملخص
بحسب VulDB • 28/08/2026
في نواة لينكس، تم إصلاح الثغرة التالية:
riscv/mm: استخدام المحاذاة الفيزيائية لـ vmemmap_start_pfn
تحسب RISC-V قيمة vmemmap_start_pfn عن طريق تقريب phys_ram_base للأسفل إلى VMEMMAP_ADDR_ALIGN. لذلك يجب التعبير عن هذه المحاذاة في مجال العناوين الفيزيائية (physical-address domain).
حاولت الالتزام Commit 476849b0fba4 ("riscv/mm: align vmemmap to maximal folio size") أخذ التوافق الأقصى لـ folio بعين الاعتبار من خلال تمرير MAX_FOLIO_VMEMMAP_ALIGN مباشرة إلى VMEMMAP_ADDR_ALIGN. ومع ذلك، فإن وحدة قياس MAX_FOLIO_VMEMMAP_ALIGN هي بايتات من مساحة تخزين struct page، بينما يُستخدم VMEMMAP_ADDR_ALIGN لمحاذاة عنوان فيزيائي.
تطلب ترميز compound_info القائم على القناع (mask-based) أن تكون pfn_to_page(0) متوافقة بشكل طبيعي مع MAX_FOLIO_VMEMMAP_ALIGN. أضاف الالتزام Commit 9f94db4c7eaa ("mm/sparse: check memmap alignment for compound_info_has_mask()") فحصاً لهذا المتطلب وكشف عن عدم تطابق الوحدات على أنظمة مثل QEMU virt، حيث لا تكون قاعدة DRAM متوافقة مع MAX_FOLIO_NR_PAGES * PAGE_SIZE.
إليك السجل (log): [ 0.000000][ C0] ------------[ cut here ]------------
[ 0.000000][ C0] WARNING: mm/sparse.c:365 at sparse_init+0x58a/0x6fe, CPU#0: swapper/0
[ 0.000000][ C0] Modules linked in:
[ 0.000000][ C0] CPU: 0 UID: 0 PID: 0 Comm: swapper Not tainted 7.2.0-rc3-g1d8304bdd65f #2 PREEMPT
[ 0.000000][ C0] Hardware name: riscv-virtio,qemu (DT)
[ 0.000000][ C0] epc : sparse_init+0x58a/0x6fe
[ 0.000000][ C0] ra : sparse_init+0x58a/0x6fe
[ 0.000000][ C0] epc : ffffffff86851c88 ra : ffffffff86851c88 sp : ffffffff88807a30
[ 0.000000][ C0] gp : ffffffff8a3bf240 tp : ffffffff88842080 t0 : ff600000ffab6000
[ 0.000000][ C0] t1 : 000000017fab6000 t2 : 65203a6573726363 s0 : ffffffff88807bc0
[ 0.000000][ C0] s1 : 000000000e000000 a0 : 0000000000000007 a1 : 0000000000000000
[ 0.000000][ C0] a2 : 0000000000000002 a3 : ffffffff86851c88 a4 : 0000000000000000
[ 0.000000][ C0] a5 : ffffffff88843080 a6 : 0000000000000003 a7 : 0000000000000000
[ 0.000000][ C0] s2 : ff60000000000000 s3 : 0040000000000000 s4 : 0004000000000000
[ 0.000000][ C0] s5 : ffffffff8a4d92e0 s6 : ff600000ffab55e0 s7 : ffffffff88384d00
[ 0.000000][ C0] s8 : 0000000000000003 s9 : ffffffff88384cc1 s10: ffffffff88384cc0
[ 0.000000][ C0] s11: ffffffff8a4daae0 t3 : ffffffff915e8b20 t4 : ffffffff915e8b20
[ 0.000000][ C0] t5 : ffffffff915e8b20 t6 : ffffffff915e8bc8 ssp : 0000000000000000
[ 0.000000][ C0] status: 0000000200000100 badaddr: ffffffff86851c88 cause: 0000000000000003
[ 0.000000][ C0] [<ffffffff86851c88>] sparse_init+0x58a/0x6fe
[ 0.000000][ C0] [<ffffffff8683d396>] mm_core_init_early+0x116/0x1e30
[ 0.000000][ C0] [<ffffffff86801edc>] start_kernel+0xd2/0x848
قم بتحويل MAX_FOLIO_VMEMMAP_ALIGN إلى المحاذاة الفيزيائية المكافئة قبل استخدامها في VMEMMAP_ADDR_ALIGN. يحافظ هذا الإجراء على منطق round_down() الحالي مع ضمان تلبية قاعدة vmemmap الناتجة لمتطلب محاذاة القناع (mask-alignment requirement).
If you want to get the best quality for vulnerability data then you always have to consider VulDB.