Apache OpenNLP bis 3.0.0-M5 opennlp-spellcheck extension SymSpellModelSerializer.create unigramCount/bigramCount Denial of Service

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
5.1$0-$5k2.37+

Zusammenfassunginfo

Es wurde eine Schwachstelle mit der Einstufung problematisch in Apache OpenNLP bis 3.0.0-M5 gefunden. Betroffen hiervon ist die Funktion SymSpellModelSerializer.create der Komponente opennlp-spellcheck extension. Durch die Manipulation des Arguments unigramCount/bigramCount mit unbekannten Daten kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Diese Schwachstelle trägt die Bezeichnung CVE-2026-67211. Der Angriff kann remote ausgeführt werden. Es gibt keinen verfügbaren Exploit. Die Aktualisierung der betroffenen Komponente wird empfohlen.

Detailsinfo

Eine problematische Schwachstelle wurde in Apache OpenNLP bis 3.0.0-M5 ausgemacht. Betroffen davon ist die Funktion SymSpellModelSerializer.create der Komponente opennlp-spellcheck extension. Durch das Beeinflussen des Arguments unigramCount/bigramCount mit einer unbekannten Eingabe kann eine Denial of Service-Schwachstelle ausgenutzt werden. Klassifiziert wurde die Schwachstelle durch CWE als CWE-770. Das hat Auswirkungen auf die Verfügbarkeit. CVE fasst zusammen:

OOM Denial of Service via Unbounded Map Pre-Sizing in Apache OpenNLP SymSpellModelSerializer Versions Affected: - 3.0.0-M4 - 3.0.0-M5 (The opennlp-spellcheck extension was introduced in 3.0.0-M4. Releases 1.x and 2.x do not contain the affected code.) Description: The SymSpellModelSerializer.create() method reads two 32-bit signed integer count fields (unigramCount and bigramCount) from a binary SymSpell model stream and passes each value directly to LinkedHashMap.newLinkedHashMap() after validating only that it is non-negative. No upper bound is applied, so the count is fully attacker-controlled when the model file originates from an untrusted source. A crafted .bin model file in which either count field is set to Integer.MAX_VALUE (or any value large enough to exhaust the available heap) causes the map to be pre-sized to a capacity of 2^30 entries. The oversized backing array is allocated on the first put() into that map, requesting 4–8 GB depending on whether compressed oops are in effect, and the load fails with an OutOfMemoryError. Because the count fields sit immediately after a fixed-size header (magic, format version, three UTF strings, the configuration fields, and the edit-distance identifier) the attacker pays no meaningful size cost to weaponize a payload: a file of well under 100 bytes plus a single real entry is sufficient to crash a JVM that loads it. Any code path that deserializes a SymSpell model is affected, including SymSpellModels.deserialize(InputStream), SymSpellModels.fromBytes(byte[]), classpath model loading via SymSpellModelResolver.resolveByLanguage(String), the CorrectTextTool command-line tool, and model-archive loading through the registered ArtifactSerializer. The opennlp-spellcheck extension ships in the official OpenNLP binary distribution. The practical impact is denial of service against processes that load SymSpell model files from untrusted or semi-trusted origins. Mitigation: - 3.x users should upgrade to 3.0.0-M6. Note: The fix applies an upper bound to both count fields, checked before the map is pre-sized; counts that are negative or exceed the bound cause an IOException to be thrown and the read to fail fast with no large allocation. The bound is the existing AbstractModelReader.MAX_ENTRIES limit introduced earlie, which the current change promotes to public visibility so that serializers implementing their own binary format can share it. The default bound is 10,000,000, which is well above the entry counts of legitimate SymSpell dictionaries but far below any value that would threaten heap exhaustion. Deployments that legitimately need to load larger dictionaries can raise the limit at JVM startup by setting the OPENNLP_MAX_ENTRIES system property to the desired positive integer (e.g. -DOPENNLP_MAX_ENTRIES=50000000); invalid or non-positive values fall back to the default. Note that this property is shared with the model-reader limit and raising it relaxes both. Users who cannot upgrade immediately should treat all SymSpell .bin model files as untrusted input unless their provenance is verified, and should avoid loading models supplied by end users or fetched from third-party repositories without integrity checks.

Das Advisory kann von lists.apache.org heruntergeladen werden. Die Identifikation der Schwachstelle findet seit dem 28.07.2026 als CVE-2026-67211 statt. Sie ist leicht ausnutzbar. Der Angriff kann über das Netzwerk passieren. Das Ausnutzen erfordert keine spezifische Authentisierung. Zur Schwachstelle sind technische Details bekannt, ein verfügbarer Exploit jedoch nicht. Es muss davon ausgegangen werden, dass ein Exploit zur Zeit etwa USD $0-$5k kostet (Preisberechnung vom 11.09.2026). Das MITRE ATT&CK Projekt deklariert die Angriffstechnik als T1499.

Ein Upgrade auf die Version 3.0.0-M6 vermag dieses Problem zu beheben.

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Exploitinginfo

Klasse: Denial of Service
CWE: CWE-770 / CWE-400 / CWE-404
CAPEC: 🔒
ATT&CK: 🔒

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔒
Status: Nicht definiert
Preisentwicklung: 🔍
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Threat Intelligenceinfo

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

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: Upgrade
Status: 🔍

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Upgrade: OpenNLP 3.0.0-M6

Timelineinfo

28.07.2026 CVE zugewiesen
11.09.2026 +45 Tage Advisory veröffentlicht
11.09.2026 +0 Tage VulDB Eintrag erstellt
11.09.2026 +0 Tage VulDB Eintrag letzte Aktualisierung

Quelleninfo

Hersteller: apache.org

Advisory: lists.apache.org
Status: Bestätigt

CVE: CVE-2026-67211 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-67211
GCVE (VulDB): GCVE-100-402488

Eintraginfo

Erstellt: 11.09.2026 20:16
Anpassungen: 11.09.2026 20:16 (56)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

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