ggerganov llama.cpp gguf_init_from_file Pufferüberlauf

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
7.1$0-$5k0.00

Zusammenfassunginfo

Eine problematische Schwachstelle wurde in ggerganov llama.cpp ausgemacht. Es ist betroffen die Funktion gguf_init_from_file. Die Veränderung resultiert in Pufferüberlauf. Eine eindeutige Identifikation der Schwachstelle wird mit CVE-2024-32878 vorgenommen. Es ist möglich, den Angriff aus der Ferne durchzuführen. Es gibt keinen verfügbaren Exploit. Es ist ratsam, einen Patch zu implementieren, um dieses Problem zu beheben.

Detailsinfo

Es wurde eine Schwachstelle in ggerganov llama.cpp - die betroffene Version ist nicht klar definiert - ausgemacht. Sie wurde als problematisch eingestuft. Dabei betrifft es die Funktion gguf_init_from_file. Durch das Manipulieren mit einer unbekannten Eingabe kann eine Pufferüberlauf-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-456 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

Llama.cpp is LLM inference in C/C++. There is a use of uninitialized heap variable vulnerability in gguf_init_from_file, the code will free this uninitialized variable later. In a simple POC, it will directly cause a crash. If the file is carefully constructed, it may be possible to control this uninitialized value and cause arbitrary address free problems. This may further lead to be exploited. Causes llama.cpp to crash (DoS) and may even lead to arbitrary code execution (RCE). This vulnerability has been patched in commit b2740.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 19.04.2024 mit CVE-2024-32878 vorgenommen. Sie ist schwierig auszunutzen. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Zur Ausnutzung ist keine spezifische Authentisierung erforderlich. Es sind zwar technische Details, jedoch kein verfügbarer Exploit zur Schwachstelle bekannt.

Die Schwachstelle lässt sich durch das Einspielen des Patches b2740 lösen.

Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.

Produktinfo

Hersteller

Name

Webseite

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 7.2
VulDB Meta Temp Score: 7.1

VulDB Base Score: 5.6
VulDB Temp Score: 5.4
VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

NVD Base Score: 8.8
NVD Vector: 🔍

CNA Base Score: 7.1
CNA Vector (GitHub, Inc.): 🔍

CVSSv2info

AVACAuCIA
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VektorKomplexitätAuthentisierungVertraulichkeitIntegritätVerfügbarkeit
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VulDB Base Score: 🔍
VulDB Temp Score: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

Exploitinginfo

Klasse: Pufferüberlauf
CWE: CWE-456 / CWE-453
CAPEC: 🔍
ATT&CK: 🔍

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔍
Status: Nicht definiert

EPSS Score: 🔍
EPSS Percentile: 🔍

Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔍

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

Interesse: 🔍
Aktive Akteure: 🔍
Aktive APT Gruppen: 🔍

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Patch
Status: 🔍

0-Day Time: 🔍

Upgrade: github.com
Patch: b2740

Timelineinfo

19.04.2024 🔍
26.04.2024 +7 Tage 🔍
26.04.2024 +0 Tage 🔍
02.09.2025 +494 Tage 🔍

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: GHSA-p5mv-gjc5-mwqv
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2024-32878 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2024-32878
GCVE (VulDB): GCVE-100-262203

Eintraginfo

Erstellt: 26.04.2024 23:06
Aktualisierung: 02.09.2025 21:02
Anpassungen: 26.04.2024 23:06 (61), 30.05.2024 14:53 (2), 30.05.2024 14:57 (1), 02.09.2025 21:02 (13)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.

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