CVE-2026-72852
Analyse NVD en cours
hank-ai/darknet sizes a convolutional layer's weight and output heap buffers by multiplying configuration fields taken from a .cfg file in unchecked 32-bit int arithmetic. In src-lib/convolutional_layer.cpp, l.nweights is computed as (c / groups) * n * size * size and l.outputs as l.out_h * l.out_w * l.out_c, and both feed xcalloc directly. A .cfg whose true dimension product exceeds INT_MAX wraps to a small or zero value, so the allocation is undersized; for example width and height of 256 with filters of 65536 gives 2^32, which wraps to 0. forward_convolutional_layer then re-derives the GEMM dimensions with a different operand order, computing k as l.size*l.size*l.c / l.groups where the allocation divided before multiplying, and reads and writes through the undersized buffer. Loading the crafted .cfg for inference or training is sufficient and no valid .weights file is required. The reported proof of concept observed a heap buffer overflow read in gemm_nn_fast under AddressSanitizer and glibc allocator metadata corruption in a release build of the same input, indicating an out-of-bounds write.
Ce que ça veut dire
- Exposition
- Exploitable avec un accès local à la machine et sans authentification — mais seulement si un utilisateur ouvre un contenu piégé.
- Impact
- Un attaquant peut lire des données sensibles, modifier ou détruire des données et mettre le service hors ligne.
- Faiblesse
- Un calcul dépasse la capacité du type entier : la taille obtenue devient absurde et l’allocation part de travers.
- Probabilité
- Le score EPSS reste bas : rien n’annonce une exploitation imminente, ce qui ne dispense pas de corriger.
À faireÀ intégrer au prochain cycle de correctifs.
Lecture automatique du vecteur CVSS, du type de faiblesse (CWE) et du score EPSS. La description technique ci-dessus reste celle publiée par le NIST, en anglais.