CVE-2026-98684 in Linux
Riassunto
di VulDB • 18/10/2026
Nel kernel Linux è stata risolta la seguente vulnerabilità:
smb: client: svuotare e confermare i dati prima di interrogare gli intervalli allocati
L'emulazione per fallocate in modalità 0 / FALLOC_FL_KEEP_SIZE degli intervalli interni piccoli in smb3_simple_fallocate_range() emette FSCTL_QUERY_ALLOCATED_RANGES e riempie con zeri (zero-fill) qualsiasi sotto-intervallo che il server segnala come uno spazio non allocato, al fine di forzare l'allocazione dei blocchi senza modificare i contenuti del file.
Questa operazione è insicura nei confronti dei server Windows. Secondo la documentazione Win32, FSCTL_QUERY_ALLOCATED_RANGES riporta solo gli intervalli che *potrebbero* contenere dati diversi da zero ed esplicitamente non è coerente con i dati scritti di recente:
"una chiamata a FSCTL_QUERY_ALLOCATED_RANGES [dopo aver scritto su un file in rete] non restituirebbe necessariamente un elenco corretto delle regioni allocate. Per garantire la coerenza [...] svuotare (flush) i dati sul file"
fsx (generic/363) riproduce la corruzione risultante contro Windows Server 2022: viene scritto un intervallo, una lettura senza cache restituisce i dati, tuttavia il successivo FSCTL_QUERY_ALLOCATED_RANGES su tale intervallo lo segnala come uno spazio vuoto intero, quindi l'emulazione sovrascrive i dati attivi con zeri. Una traccia di rete ha confermato la WRITE, la READ che restituiva i dati e la query che restituisce un elenco di intervalli vuoti nell'arco di microsecondi. Samba non presenta questo problema; la sua query è coerente con i dati scritti.
Scrivere indietro le pagine sporche (dirty pages), svuotare qualsiasi I/O in sospeso ed emettere un FLUSH SMB2 per forzare il server a confermare i dati prima di interrogare gli intervalli allocati, affinché la query rifletta i dati effettivamente presenti.
Con questa correzione, generic/363 supera con successo sia su Windows Server 2022 che su Samba oltre 100000 operazioni fsx.
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.