AcademySoftwareFoundation OpenEXR bis 3.2.9/3.3.11/3.4.12 DeepImage API set newNumSamples Pufferüberlauf

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
6.6$0-$5k1.61

Zusammenfassunginfo

Eine als kritisch eingestufte Schwachstelle wurde in AcademySoftwareFoundation OpenEXR bis 3.2.9/3.3.11/3.4.12 festgestellt. Es geht um die Funktion Imf_4_0::SampleCountChannel::set der Komponente DeepImage API. Mittels Manipulieren des Arguments newNumSamples mit unbekannten Daten kann eine Pufferüberlauf-Schwachstelle ausgenutzt werden. Diese Schwachstelle wird als CVE-2026-55059 gehandelt. Der Angriff kann über das Netzwerk angegangen werden. Es ist kein Exploit verfügbar.

Detailsinfo

Es wurde eine Schwachstelle in AcademySoftwareFoundation OpenEXR bis 3.2.9/3.3.11/3.4.12 entdeckt. Sie wurde als kritisch eingestuft. Es betrifft die Funktion Imf_4_0::SampleCountChannel::set der Komponente DeepImage API. Durch Manipulieren des Arguments newNumSamples mit einer unbekannten Eingabe kann eine Pufferüberlauf-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-787 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

OpenEXR is the reference implementation and specification for the EXR image format, widely used in the motion picture industry. Versions prior to 3.2.10, 3.3.12 and 3.4.13 contain a heap out-of-bounds write in Imf_4_0::SampleCountChannel::set(int r, unsigned int newNumSamples[]). The row-based sample-count setter computes the target Y coordinate with dataWindow.min.x instead of dataWindow.min.y. For a valid deep image data window where min.x != min.y, a valid row index can be translated into an invalid Y coordinate, causing writes before the allocated _numSamples buffer. The vulnerability is reachable through the public OpenEXRUtil DeepImage API and can lead to heap corruption and process crashes. This issue has been fixed in versions 3.2.10, 3.3.12 and 3.4.13.

Das Advisory findet sich auf github.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 16.06.2026 mit CVE-2026-55059 vorgenommen. Die Ausnutzbarkeit gilt als leicht. 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.

Ein Aktualisieren auf die Version 3.2.10, 3.3.12 oder 3.4.13 vermag dieses Problem zu lösen.

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

Produktinfo

Hersteller

Name

Version

Lizenz

Webseite

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 6.7
VulDB Meta Temp Score: 6.6

VulDB Base Score: 7.3
VulDB Temp Score: 7.0
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CNA Base Score: 6.1
CNA Vector (GitHub_M): 🔒

CVSSv2info

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

Exploitinginfo

Klasse: Pufferüberlauf
CWE: CWE-787 / CWE-119
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Teilweise
Lokal: Ja
Remote: Ja

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

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

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

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Upgrade
Status: 🔍

0-Day Time: 🔒

Upgrade: OpenEXR 3.2.10/3.3.12/3.4.13

Timelineinfo

16.06.2026 CVE zugewiesen
25.08.2026 +70 Tage Advisory veröffentlicht
25.08.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
25.08.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Produkt: github.com

Advisory: github.com
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2026-55059 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-55059
GCVE (VulDB): GCVE-100-394875

Eintraginfo

Erstellt: 25.08.2026 02:42
Anpassungen: 25.08.2026 02:42 (66)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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

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