CVE-2026-72852 — darknet Integer Overflow in Convolutional Layer Buffer Sizing Leads to Heap Buffer Overflow
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.
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
- CISA SSVC: exploração "poc"+5
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 (Hank-ai Darknet).
- Nenhuma correção documentada nas fontes: reduza a exposição e monitore o aviso do fabricante.
- A exploração exige interação do usuário: reforce filtros de e-mail/web e alerte os usuários afetados.
- Procure nos logs disponíveis sinais de tentativa de exploração compatíveis com a classe da falha (corrupção de memória), erros e anomalias de autenticação.
Escopo afetado
Fabricante, produto e versões como as fontes os descrevem.
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 |
|---|---|---|---|---|---|
| 8.5 | CVSS 4.0 | Alta | — | — | disclosure@vulncheck.com via NIST National Vulnerability Database |
| 8.5 | CVSS 4.0 | Alta | — | — | VulnCheck via CVE Program (cve.org) e CISA ADP |
| 7.8 | CVSS 3.1 | Alta | 1.8 | 5.9 | disclosure@vulncheck.com via NIST National Vulnerability Database |
| 7.8 | CVSS 3.1 | Alta | — | — | VulnCheck via CVE Program (cve.org) e CISA ADP |
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:N/UI:R/S:U/C:H/I:H/A:H (nota exibida no topo: disclosure@vulncheck.com) 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.
- Vetor local/físico: concentre-se em telemetria de endpoint (EDR) dos hosts afetados.
- Correlacione falhas/reinícios do serviço com tráfego de entrada; crashes repetidos podem indicar tentativas.
Linha do tempo
O que aconteceu com esta CVE, do mais recente ao mais antigo.
- 2026
- Produtos afetados adicionados · hank-ai/darknet
- Avaliação SSVC atualizada
- Ficha publicada
- CVSS alterado · 7.8
- Status na fonte alterado · → Deferred
- 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
6 no registro
- github.com/hank-ai/darknet/blob/v6.0/src-lib/convolutional_layer.cpp
- github.com/hank-ai/darknet/blob/v6.0/src-lib/convolutional_layer.cpp
- github.com/hank-ai/darknet
- github.com/hank-ai/darknet/issues/148
- github.com/hank-ai/darknet/blob/v6.0/src-lib/convolutional_layer.cpp
- www.vulncheck.com/advisories/darknet-integer-overflow-in-convolutional-layer-buffer-siz
Em outras páginas do site
CVEs relacionadas (mesmos produtos)
- Média CVE-2026-81334 darknet through 6.0 Out-of-Bounds Read and Write via Unchecked Layer Index in .cfg Parser 27/08/2026
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-2026-72852 é "darknet Integer Overflow in Convolutional Layer Buffer Sizing Leads to Heap Buffer Overflow", de severidade Alta. Afeta Darknet (Hank-ai); as versões estão na tabela de escopo. Não está na CISA KEV, o que não exclui exploração. CVSS 7.8 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.
Comentários
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