ggml-org llama.cpp bis b7445 LLaMA-Android JNI Wrapper bench_1model Denial of Service

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
4.1$0-$5k2.64

Zusammenfassunginfo

Eine problematische Schwachstelle wurde in ggml-org llama.cpp bis b7445 ausgemacht. Betroffen davon ist die Funktion bench_1model der Komponente LLaMA-Android JNI Wrapper. Durch Beeinflussen mit unbekannten Daten kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Verwundbarkeit wird unter CVE-2026-70639 geführt. Umgesetzt werden kann der Angriff über das Netzwerk. Es ist soweit kein Exploit verfügbar.

Detailsinfo

In ggml-org llama.cpp bis b7445 wurde eine problematische Schwachstelle ausgemacht. Hierbei betrifft es die Funktion bench_1model der Komponente LLaMA-Android JNI Wrapper. Durch das Manipulieren mit einer unbekannten Eingabe kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. CWE definiert das Problem als CWE-476. Die Auswirkungen sind bekannt für die Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

llama.cpp builds b1886 through b7445 contain a null pointer dereference vulnerability in the LLaMA-Android JNI wrapper where the bench_1model() function fails to validate the model context pointer before dereferencing it. Attackers can supply a malicious, corrupt, or truncated model file to trigger a null context condition, causing a SIGSEGV crash that terminates the Android application process and results in denial of service.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Verwundbarkeit wird seit dem 04.08.2026 als CVE-2026-70639 geführt. Sie ist leicht ausnutzbar. Der Angriff kann über das Netzwerk angegangen werden. Um eine Ausnutzung durchzusetzen, muss keine spezifische Authentisierung umgesetzt werden. Eine Ausnutzung erfordert, dass das Opfer eine spezifische Handlung durchführt. Technische Details sind bekannt, ein verfügbarer Exploit hingegen nicht.

Die Schwachstelle lässt sich durch das Einspielen des Patches 5c0d18881e0e9794c96b2602736b758bac9d9388 lösen.

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

Produktinfo

Hersteller

Name

Version

Webseite

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 4.3
VulDB Meta Temp Score: 4.1

VulDB Base Score: 4.3
VulDB Temp Score: 4.1
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv2info

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

Exploitinginfo

Klasse: Denial of Service
CWE: CWE-476 / CWE-404
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert
Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

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

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Patch
Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Patch: 5c0d18881e0e9794c96b2602736b758bac9d9388

Timelineinfo

04.08.2026 CVE zugewiesen
07.08.2026 +3 Tage Advisory veröffentlicht
07.08.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
07.08.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: github.com
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2026-70639 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-70639
GCVE (VulDB): GCVE-100-386899

Eintraginfo

Erstellt: 07.08.2026 02:58
Anpassungen: 07.08.2026 02:58 (56)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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

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