CVE-2026-67211 in OpenNLP
Resumen
por VulDB • 2026-09-11
Denegación de servicio por agotamiento de memoria (OOM) debido al predimensionado no acotado del mapa en SymSpellModelSerializer de Apache OpenNLP
Versiones afectadas:
- 3.0.0-M4 - 3.0.0-M5
(La extensión opennlp-spellcheck se introdujo en la versión 3.0.0-M4. Las versiones 1.x y 2.x no contienen el código vulnerable).
Descripción:
El método SymSpellModelSerializer.create() lee dos campos enteros con signo de 32 bits (unigramCount y bigramCount) desde un flujo binario del modelo SymSpell y pasa cada valor directamente a LinkedHashMap.newLinkedHashMap(), tras validar únicamente que sean no negativos. No se aplica ningún límite superior, por lo que el contador queda completamente bajo control del atacante cuando el archivo del modelo proviene de una fuente no confiable.
Un archivo .bin del modelo manipulado en el que uno de los campos count está establecido en Integer.MAX_VALUE (o cualquier valor suficientemente grande para agotar la memoria heap disponible) provoca que el mapa se predimensione a una capacidad de 2^30 entradas. La matriz subyacente, de tamaño excesivo, se asigna durante la primera operación put() sobre ese mapa, solicitando entre 4 y 8 GB dependiendo de si los oops comprimidos están activos, lo que provoca un fallo con OutOfMemoryError (Agotamiento de memoria). Dado que los campos count se encuentran inmediatamente después de una cabecera de tamaño fijo (mágico, versión del formato, tres cadenas UTF, los campos de configuración y el identificador de distancia de edición), el atacante no incurrir en un coste significativo de tamaño para weaponizar la carga útil: basta con un archivo de menos de 100 bytes más una única entrada real para provocar el fallo (crash) de una JVM que lo cargue.
Cualquier ruta de código que deserialice un modelo SymSpell está afectada, incluyendo SymSpellModels.deserialize(InputStream), SymSpellModels.fromBytes(byte[]), la carga de modelos mediante classpath a través de SymSpellModelResolver.resolveByLanguage(String), la herramienta de línea de comandos CorrectTextTool y la carga de archivos de modelos a través del ArtifactSerializer registrado. La extensión opennlp-spellcheck se distribuye en el paquete binario oficial de OpenNLP.
El impacto práctico es una denegación de servicio contra los procesos que cargan archivos de modelo SymSpell desde orígenes no confiables o semi-confiables.
Mitigación:
- Los usuarios de la serie 3.x deben actualizar a la versión 3.0.0-M6.
Nota: La corrección aplica un límite superior a ambos campos count, verificado antes del predimensionado del mapa; los valores negativos o que superen el límite provocan una IOException y hacen que la lectura falle rápidamente sin realizar ninguna asignación grande. El límite es el existente AbstractModelReader.MAX_ENTRIES introducido anteriormente, que el cambio actual promueve a visibilidad pública para que los serializadores que implementan su propio formato binario puedan compartirlo. El valor predeterminado del límite es 10.000.000, muy por encima de las cuentas de entradas de los diccionarios SymSpell legítimos pero muy por debajo de cualquier valor que amenace con agotar la memoria heap. Los despliegues que necesiten cargar legíticamente diccionarios más grandes pueden aumentar el límite al inicio de la JVM estableciendo la propiedad del sistema OPENNLP_MAX_ENTRIES en un entero positivo deseado (por ejemplo, -DOPENNLP_MAX_ENTRIES=50000000); los valores inválidos o no positivos vuelven a utilizar el valor predeterminado. Tenga en cuenta que esta propiedad se comparte con el límite del lector de modelos y aumentarla relaja ambos límites.
Los usuarios que no puedan actualizar inmediatamente deben tratar todos los archivos de modelo SymSpell .bin como entrada no confiable, salvo que su procedencia esté verificada, y evitar cargar modelos proporcionados por usuarios finales o obtenidos de repositorios de terceros sin comprobaciones de integridad.
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