CVE-2026-67211 — Apache OpenNLP: OOM DoS via Unbounded Array Allocation in SymSpellModelSerializer
OOM Denial of Service via Unbounded Map Pre-Sizing in Apache OpenNLP SymSpellModelSerializer Versions Affected: - 3.0.0-M4 - 3.0.0-M5 (The opennlp-spellcheck extension was introduced in 3.0.0-M4. Releases 1.x and 2.x do not contain the affected code.) Description: The SymSpellModelSerializer.create() method reads two 32-bit signed integer count fields (unigramCount and bigramCount) from a binary SymSpell model stream and passes each value directly to LinkedHashMap.newLinkedHashMap() after validating only that it is non-negative. No upper bound is applied, so the count is fully attacker-controlled when the model file originates from an untrusted source. A crafted .bin model file in which either count field is set to Integer.MAX_VALUE (or any value large enough to exhaust the available heap) causes the map to be pre-sized to a capacity of 2^30 entries. The oversized backing array is allocated on the first put() into that map, requesting 4–8 GB depending on whether compressed oops are in effect, and the load fails with an OutOfMemoryError. Because the count fields sit immediately after a fixed-size header (magic, format version, three UTF strings, the configuration fields, and the edit-distance identifier) the attacker pays no meaningful size cost to weaponize a payload: a file of well under 100 bytes plus a single real entry is sufficient to crash a JVM that loads it. Any code path that deserializes a SymSpell model is affected, including SymSpellModels.deserialize(InputStream), SymSpellModels.fromBytes(byte[]), classpath model loading via SymSpellModelResolver.resolveByLanguage(String), the CorrectTextTool command-line tool, and model-archive loading through the registered ArtifactSerializer. The opennlp-spellcheck extension ships in the official OpenNLP binary distribution. The practical impact is denial of service against processes that load SymSpell model files from untrusted or semi-trusted origins. Mitigation: - 3.x users should upgrade to 3.0.0-M6. Note: The fix applies an upper bound to both count fields, checked before the map is pre-sized; counts that are negative or exceed the bound cause an IOException to be thrown and the read to fail fast with no large allocation. The bound is the existing AbstractModelReader.MAX_ENTRIES limit introduced earlie, which the current change promotes to public visibility so that serializers implementing their own binary format can share it. The default bound is 10,000,000, which is well above the entry counts of legitimate SymSpell dictionaries but far below any value that would threaten heap exhaustion. Deployments that legitimately need to load larger dictionaries 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. Note that this property is shared with the model-reader limit and raising it relaxes both. Users who cannot upgrade immediately should treat all SymSpell .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.
Descrição oficial em inglês (tradução ainda não revisada).
Quem explora e qual a prioridade
Nota de 0 a 100 que combina exploração confirmada, uso por ransomware e grupos APT, exploits públicos, EPSS e severidade.
Como a nota foi calculada
- Severidade técnica (high)+6
- Exploração automatizável (SSVC)+3
A nota ordena a fila de correção; não substitui o contexto dos seus ativos (exposição à internet, criticidade, compensações).
Triagem
Está sendo explorada, qual a probabilidade de exploração, o que afeta e qual a severidade segundo as fontes.
Avaliação SSVC da CISA CISA
Três pontos de decisão que a CISA publica para as CVEs que avalia (SSVC 2.0.3). Uma decisão de priorização, não uma nota de severidade.
Remediação
Correções e mitigações documentadas pelas fontes — com link para o aviso original.
Nenhuma correção documentada pelas fontes consultadas. Isso não significa que não exista: verifique o aviso do fabricante.
Primeiras 24 horas
Ordenado a partir dos próprios campos do registro — exposição primeiro, porque não se corrige o que não se encontrou. Ponto de partida, gerado por regras.
- Identifique ativos expostos que executam as combinações de fabricante/produto/versão afetadas (Apache Software Foundation Opennlp).
- O ataque é pela rede e não exige privilégios: restrinja a exposição (ACLs, VPN, WAF) até corrigir.
- Nenhuma correção documentada nas fontes: reduza a exposição e monitore o aviso do fabricante.
- Procure nos logs disponíveis sinais de tentativa de exploração, erros e anomalias de autenticação.
Escopo afetado
Fabricante, produto e versões como as fontes os descrevem.
| Fabricante | Produto | Versões | Status | Fonte |
|---|---|---|---|---|
| Apache Software Foundation | Opennlp | versão 3.0.0-m4versão 3.0.0-m5 | Vulnerável | NIST National Vulnerability Database |
| Apache Software Foundation | Opennlp | ≥ 3.0.0-M4 e < 3.0.0-M6 | Vulnerável | CVE Program (cve.org) e CISA ADP |
Características do ataque
O vetor CVSS decodificado. Descreve o ataque, não a sua exposição a ele.
Todas as pontuações coletadas
As fontes pontuam de forma independente e podem discordar; cada linha diz quem pontuou e em qual versão.
| Nota | Versão | Severidade | Explor. | Impacto | Pontuado por |
|---|---|---|---|---|---|
| 7.5 | CVSS 3.1 | Alta | 3.9 | 3.6 | 134c704f-9b21-4f2e-91b3-4a467353bcc0 via NIST National Vulnerability Database |
| 7.5 | CVSS 3.1 | Alta | — | — | CISA-ADP via CVE Program (cve.org) e CISA ADP |
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H (nota exibida no topo: 134c704f-9b21-4f2e-91b3-4a467353bcc0) Fraqueza MITRE
Classe de fraqueza segundo o catálogo CWE do MITRE.
Detecção
Derivado do vetor CVSS e da classe da fraqueza. Pontos de partida, não regras testadas.
- Priorize telemetria de borda para o componente exposto na rede (proxy, WAF, IDS/IPS).
Linha do tempo
O que aconteceu com esta CVE, do mais recente ao mais antigo.
- 2026
- Produtos afetados adicionados · apache software foundation/apache opennlp
- Avaliação SSVC atualizada
- Ficha publicada
- CVSS alterado · 7.5
- Status na fonte alterado · → Analyzed
- Registro criado nesta base
- CVE publicada
Atividade das fontes
Leituras que se repetem foram contadas em vez de listadas.
- 1× Descrição oficial atualizada · 15/10/2026 – 15/10/2026
Referências
2 no registro
Em outras páginas do site
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Não consta em nenhuma fonte consultada
Listado em vez de deixado em branco: um campo vazio e um não medido parecem iguais na tela, e só um deles é motivo para procurar em outro lugar.
- Sem pontuação EPSS da FIRST.
- Nenhuma versão corrigida, patch ou mitigação documentada.
- Nenhum IOC confirmado (IPs, domínios, hashes ou artefatos de malware) fornecido.
- Nenhum inventário de ativos, controle compensatório ou evidência de implantação de patch da sua organização.
- Nenhuma captura de tráfego de exploração, amostra de log ou caso de incidente.
Respondido a partir deste registro
Texto montado apenas com os campos acima — sem afirmações adicionais.
O que os defensores devem saber primeiro?
CVE-2026-67211 é "Apache OpenNLP: OOM DoS via Unbounded Array Allocation in SymSpellModelSerializer", de severidade Alta. Afeta Opennlp (Apache Software Foundation); as versões estão na tabela de escopo. Não está na CISA KEV, o que não exclui exploração. CVSS 7.5 descreve a severidade técnica. Verifique primeiro se ativos expostos ou críticos executam as versões afetadas, aplique as correções ou mitigações do fabricante e preserve logs para análise.
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