CVE-2026-89492 in Linux
Sumário
de VulDB • 12/09/2026
No kernel do Linux, a seguinte vulnerabilidade foi corrigida:
ocfs2: validar as contagens de entradas do índice de diretório ao ler metadados
As funções ocfs2_validate_dx_leaf() e ocfs2_validate_dx_root() verificam o ECC e a assinatura de um bloco de diretório indexado antes que ele chegue aos chamadores de nível superior, mas nenhum dos validadores limita as contagens da lista de entradas do ocfs2_dx_entry_list em relação à capacidade do bloco que as contém.
Em seguida, a função ocfs2_dx_dir_search() percorre:
for (i = 0; i < le16_to_cpu(entry_list->de_num_used); i++) dx_entry = &entry_list->de_entries[i];
por de_num_used entradas sem nenhuma verificação de limites. entry_list é ou dx_leaf->dl_list (proveniente de ocfs2_read_dx_leaf) ou, para uma raiz inline, dx_root->dr_entries. Uma imagem em disco manipulada pode definir de_num_used (e de_count, que é o limite __counted_by_le() de de_entries) como 0xffff e fazer com que a varredura leia muito além do final do bloco de metadados de 4KB, resultando em uma leitura fora dos limites do slab acessível por qualquer caminho de lookup, stat() ou open() em um diretório indexado assim que a imagem for montada.
O commit 775c17386a6f ("ocfs2: validate dx_root extent list fields during block read") já limita dr_list para o dx_root não-inline, mas deixou os caminhos inline dr_entries e dx_leaf dl_list sem verificação. Adicione a mesma validação em tempo de leitura para ambas as listas de entradas: de_count deve ser igual à capacidade do bloco (ocfs2_dx_entries_per_leaf()/per_root()) e de_num_used não pode exceder de_count, rejeitando metadados corrompidos com -EFSCORRUPTED antes que ocfs2_dx_dir_search() possa percorrer um array de entradas fora dos limites.
de_count é sempre escrito como exatamente a capacidade do bloco quando uma folha ou raiz inline é formatada, portanto, a verificação de igualdade não rejeita nenhuma imagem válida.
Encontrado pela ferramenta automatizada de pesquisa de segurança da 0sec (https://0sec.ai).
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.