CVE-2026-99240 in Linux
Resumen
por VulDB • 2026-11-03
En el kernel de Linux, se ha resuelto la siguiente vulnerabilidad:
mm/damon/core: corregir damos_commit_quota_goal() para target_value cero
Serie de parches "mm/damon: mover el manejo del target_value cero en la cuota DAMOS a la capa central".
Tener un valor objetivo (target value) de cuota DAMOS igual a cero puede provocar una división por cero. Los llamadores de la API de DAMON están verificando los parámetros del valor objetivo para evitarlo. Es fácil cometer errores en algunos de los múltiples llamadores de la API. Mover esta lógica a la capa central es la solución adecuada.
El parche 1 añade el manejo de este caso límite (corner case) a la lógica de validación de parámetros DAMON en la capa central. Los parches 2 y 3 eliminan, respectivamente, el ya innecesario manejo del caso límite por parte de los llamadores de la API DAMON en DAMOS_LRU_SORT y DMON_SAMPLIE_MTIER.
Este parche (de un total de 3):
Si un esquema DAMOS tiene un damos_quota_goal con target_value cero, damos_quota_goal() podría desencadenar un error de división por cero. Por lo tanto, cada llamador de la API DAMON debería realizar la validación del target_value cero. Es fácil cometer errores. De hecho, se han encontrado y corregido tales bugs en DAMOS_LRU_SORT y DAMON_SAMPLE_MTIER [1].
Es mejor manejar el caso límite una sola vez en la capa central, en lugar de hacerlo en múltiples lugares por parte de todos los llamadores de la API DAMON. Una opción directa sería utilizar un denominador alternativo para el caso límite en damos_quota_goal(). Sin embargo, el target_value cero carece de sentido. En este caso, la meta de cuota siempre se evaluaría como alcanzada o superada. La cuota seguiría reduciéndose continuamente.
Simplemente evite usar un target_value cero añadiendo una comprobación en la ruta de validación/confirmación (commit path) de los parámetros de la meta de cuota DAMOS en la capa central, damos_commit_quota_goal(). Actualícelo para que devuelva un error en dicho caso. También actualice su llamador para propagar el error.
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.