CVE-2026-42440 | Apache OpenNLP: OOM DoS via Unbounded Array Allocation in AbstractModelReader

OOM Denial of Service via Unbounded Array Allocation in Apache OpenNLP AbstractModelReader  Versions Affected:  before 2.5.9 before 3.0.0-M3  Description: The AbstractModelReader methods getOutcomes(), getOutcomePatterns(), and getPredicates() each read a 32-bit signed integer count field from a binary model stream and pass that value directly to an array allocation (new String[numOutcomes], new int[numOCTypes][], new String[NUM_PREDS]) without validating that the value is non-negative or within a reasonable bound. The count is therefore fully attacker-controlled when the model file originates from an untrusted source. A crafted .bin model file in which any of these count fields is set to Integer.MAX_VALUE (or any value large enough to exhaust the available heap) triggers an OutOfMemoryError at the array allocation itself, before the corresponding label or pattern data is consumed from the stream. The error occurs very early in deserialization: for a GIS model, getOutcomes() is reached after only the model-type string, the correction constant, and the correction parameter have been read; so the attacker pays no meaningful size cost to weaponize a payload, and a single small file can crash a JVM that loads it. Any code path that deserializes a .bin model is affected, including direct use of GenericModelReader and any higher-level component that delegates to it during model load. The practical impact is denial of service against processes that load model files from untrusted or semi-trusted origins.   Mitigation: * 2.x users should upgrade to 2.5.9. * 3.x users should upgrade to 3.0.0-M3. Note: The fix introduces an upper bound on each of the three count fields, checked before array allocation; counts that are negative or exceed the bound cause an IllegalArgumentException to be thrown and the read to fail fast with no large allocation. The default bound is 10,000,000, which is well above the entry counts of legitimate OpenNLP models but far below any value that would threaten heap exhaustion. Deployments that legitimately need to load models with more entries than the default 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. Users who cannot upgrade immediately should treat all .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.

公開: 2026-05-04 最終更新: 2026-06-17 Assigner: [email protected] ソース: [email protected]

総合評価: CVE-2026-42440 は中リスク(43.4/100)。CVSS 深刻度は高。悪用される可能性が高い(EPSS 0.48%、37 パーセンタイル) 推奨対応: 影響資産を整理し、修補計画に組み込んでください。

リスクは変動します。再評価に基づき、本ページの表示内容を更新しています。

CVE-2026-42440 の EPSS(Exploit Prediction Scoring System)スコア

EPSS は日次で悪用されやすさの相対度合いを推定します。パーセンタイルは採点済み CVE の中での相対位置(高いほど相対的に深刻)を示します。

# 日付 旧 EPSS スコア 新 EPSS スコア Δ(新 − 旧)
1 2026-06-15 0.19% 0.48% +0.29%
2 2026-05-10 0.14% 0.19% +0.04%
3 2026-05-07 0.14%

EPSS の全履歴 (全 4 件)

CVE-2026-42440 の CVSS(Common Vulnerability Scoring System)指標

この CVE の CVSS 指標。

ベーススコア バージョン 深刻度 ベクトル 悪用しやすさ 影響 スコアの出典
7.5 3.1 HIGH
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H クリックして展開
攻撃ベクター (AV:N)
インターネットなど、ルーティングされたネットワーク越しに遠隔から悪用しうる。端末の前にいる必要はない。
攻撃の複雑さ (AC:L)
攻撃者が条件を満たせば、レース条件や珍しい構成に依存せずに再現しやすい。
必要な権限 (PR:N)
事前のログインや昇格は不要で、匿名アクセスのまま踏み台にしうる。
ユーザーの関与 (UI:N)
メールのリンクを開く、マクロを有効にするなど、被害者の協力がなくても成立しうる。
スコープ (S:U)
影響は脆弱コンポーネントと同一のセキュリティ権限・信頼境界の内側に収まる。
機密性への影響 (C:N)
機微情報の漏えいは想定しにくい。
完全性への影響 (I:N)
改ざん・なりすましによる信頼毀損は軽微か、想定されない。
可用性への影響 (A:H)
長時間のサービス停止、データ損壊による復旧不能に近い状態など、利用者に著しい不便を与えうる。
3.9 3.6 134c704f-9b21-4f2e-91b3-4a467353bcc0

CVE-2026-42440 の弱点分類(列挙)

CVE-2026-42440 の GitHub Security Advisory

GHSA-659w-93r5-9j6m · 深刻度: high · エコシステム: maven — Apache OpenNLP AbstractModelReader has an OOM Denial of Service via Unbounded Array Allocation

CVE-2026-42440 の OS トラッカー

vendor priority summary link
debian not yet assigned CVE-2026-42440 not yet assigned priority: Debian including 1 source packages (apache-opennlp), 5 status rows across 5 suites (bookworm, bullseye, forky, sid, trixie): open 3, resolved 2. https://security-tracker.debian.org/tracker/CVE-2026-42440
ubuntu medium CVE-2026-42440 medium priority: Ubuntu including 1 source packages (apache-opennlp), 6 status rows across 6 suites (focal, jammy, noble, questing, resolute, upstream): needs-triage 6. https://ubuntu.com/security/CVE-2026-42440

CVE-2026-42440 の影響を受けるソフトウェア/構成

ベンダー 製品 バージョン 生の CPE
apache opennlp < 2.5.9 cpe:2.3:a:apache:opennlp:*:*:*:*:*:*:*:*
apache opennlp 3.0.0 cpe:2.3:a:apache:opennlp:3.0.0:m1:*:*:*:*:*:*
apache opennlp 3.0.0 cpe:2.3:a:apache:opennlp:3.0.0:m2:*:*:*:*:*:*

CVE-2026-42440 の参考情報

cvelogic Threat Intelligence