luben zstd-jni vor 1.5.7-14 Samples Buffer Validation Zstd.trainFromBufferDirect Information Disclosure
| CVSS Meta Temp Score | Aktueller Exploitpreis (≈) | CTI Interest Score |
|---|---|---|
| 6.3 | $0-$5k | 0.47+ |
Zusammenfassung
In luben zstd-jni wurde eine Schwachstelle ausgemacht. Sie wurde als problematisch eingestuft. Dies betrifft die Funktion Zstd.trainFromBufferDirect der Komponente Samples Buffer Validation. Durch Manipulieren mit unbekannten Daten kann eine Information Disclosure-Schwachstelle ausgenutzt werden.
Die Verwundbarkeit wird unter CVE-2026-87824 geführt. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Es ist soweit kein Exploit verfügbar.
Als bestmögliche Massnahme wird das Einspielen eines Upgrades empfohlen.
Details
In luben zstd-jni wurde eine problematische Schwachstelle entdeckt. Hierbei betrifft es die Funktion Zstd.trainFromBufferDirect der Komponente Samples Buffer Validation. Durch Manipulation mit einer unbekannten Eingabe kann eine Information Disclosure-Schwachstelle ausgenutzt werden. CWE definiert das Problem als CWE-125. Die Auswirkungen sind bekannt für Vertraulichkeit und Verfügbarkeit. Die Zusammenfassung von CVE lautet:
zstd-jni before 1.5.7-14 fails to validate the samples buffer capacity in Zstd.trainFromBufferDirect, allowing attackers to read past buffer boundaries by supplying oversized per-sample lengths. Attackers can trigger out-of-bounds memory access by providing crafted sample length arrays that cause the native implementation to walk past the buffer allocation, resulting in JVM termination.Das Advisory findet sich auf github.com. Die Verwundbarkeit wird seit dem 09.09.2026 als CVE-2026-87824 geführt. Sie gilt als leicht auszunutzen. Der Angriff kann über das Netzwerk angegangen werden. Um eine Ausnutzung durchzusetzen, muss keine spezifische Authentisierung umgesetzt werden. Technische Details sind bekannt, ein verfügbarer Exploit hingegen nicht.
Ein Aktualisieren auf die Version 1.5.7-14 vermag dieses Problem zu lösen.
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
Produkt
Hersteller
Name
Webseite
- Produkt: https://github.com/luben/zstd-jni/
CPE 2.3
CPE 2.2
CVSSv4
VulDB Vector: 🔒VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
CNA CVSS-B Score: 🔒
CNA CVSS-BT Score: 🔒
CNA Vector: 🔒
CVSSv3
VulDB Meta Base Score: 6.4VulDB Meta Temp Score: 6.3
VulDB Base Score: 5.3
VulDB Temp Score: 5.1
VulDB Vector: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
CNA Base Score: 7.5
CNA Vector (VulnCheck): 🔒
CVSSv2
| AV | AC | Au | C | I | A |
|---|---|---|---|---|---|
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| Vektor | Komplexität | Authentisierung | Vertraulichkeit | Integrität | Verfügbarkeit |
|---|---|---|---|---|---|
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
VulDB Base Score: 🔒
VulDB Temp Score: 🔒
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
Exploiting
Klasse: Information DisclosureCWE: CWE-125 / CWE-119
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒
Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja
Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert
Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔒
| 0-Day | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
|---|---|---|---|---|
| Heute | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
Threat Intelligence
Interesse: 🔍Aktive Akteure: 🔍
Aktive APT Gruppen: 🔍
Gegenmassnahmen
Empfehlung: UpgradeStatus: 🔍
0-Day Time: 🔒
Upgrade: zstd-jni 1.5.7-14
Timeline
09.09.2026 Advisory veröffentlicht09.09.2026 CVE zugewiesen
09.09.2026 VulDB Eintrag erstellt
09.09.2026 VulDB Eintrag letzte Aktualisierung
Quellen
Produkt: github.comAdvisory: github.com
Status: Bestätigt
CVE: CVE-2026-87824 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-87824
GCVE (VulDB): GCVE-100-401779
Eintrag
Erstellt: 09.09.2026 16:59Anpassungen: 09.09.2026 16:59 (76)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
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