Neue Schwachstellen – verständlich aufbereitet

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pypdf: Unkontrollierter Ressourcenverbrauch beim Parsen von Cross-Reference-Streams

pypdf, eine rein in Python implementierte PDF-Bibliothek, kann beim Öffnen eines präparierten PDFs mit Cross-Reference-Streams, die sehr grosse Eintragsanzahlen deklarieren, übermässig viel Speicher verbrauchen. Ein Angreifer kann so in Anwendungen, die nicht vertrauenswürdige PDF-Dateien verarbeiten, einen Denial of Service auslösen. Für die Ausnutzung ist keine Authentifizierung nötig, und der CNA bewertet den CVSS-4.0-Score mit 7.1 (High), wobei nur die Verfügbarkeit betroffen ist.

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pypdf: Unkontrollierter Ressourcenverbrauch durch gefälschte Seitenzahl in verschlüsselten PDFs

pypdf, eine rein in Python geschriebene PDF-Bibliothek, kann übermässig viel Zeit und Speicher verbrauchen, wenn eine Anwendung die Seitenzahl eines präparierten verschlüsselten PDFs abfragt, dessen Seitenbaum einen gefälschten /Count-Wert deklariert. Nach der Entschlüsselung vertraut die Bibliothek dem deklarierten Wert, statt den Seitenbaum zu durchlaufen. Ein Angreifer kann so einen Denial of Service auslösen, indem er einer Anwendung eine solche Datei übergibt, die untrusted PDFs verarbeitet.

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pypdf: Übermässiger Speicherverbrauch durch Fehlermeldungen im Strict Mode

pypdf, eine rein in Python implementierte PDF-Bibliothek, kann im Strict Mode übermässig viel Speicher verbrauchen, wenn ein manipuliertes, ungültiges PDF-Dictionary verarbeitet wird. Verschachtelte Parsing-Fehler wiederholen den Exception-Text in neu ausgelösten Fehlern, sodass ein kleines fehlerhaftes Dictionary sehr grosse Fehlermeldungen erzeugen kann. Ein Angreifer kann dadurch den Speicher erschöpfen und die verarbeitende Anwendung zum Absturz bringen, was einem Denial of Service entspricht. Voraussetzung ist eine Anwendung, die nicht vertrauenswürdige PDFs mit aktiviertem Strict Mode verarbeitet.

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pypdf: Unkontrollierter Ressourcenverbrauch beim Auslesen von Seitenbeschriftungen

pypdf, eine rein in Python implementierte PDF-Bibliothek, benötigt beim Abrufen von Seitenbeschriftungen übermässig viel Zeit für eine präparierte PDF-Datei, die einen flachen Number Tree für Seitenbeschriftungen mit vielen Bereichen enthält. Die Eigenschaft page_labels durchsucht dabei für jede Seite erneut dasselbe /Nums-Array, sodass der Aufwand mit der Seitenzahl und der Anzahl der Beschriftungsbereiche wächst. Ein Angreifer kann durch eine solche Datei an eine Anwendung, die Seitenbeschriftungen ausliest, lange Laufzeiten auslösen (Denial of Service); Vertraulichkeit und Integrität sind nicht betroffen. Für die Ausnutzung ist eine Benutzerinteraktion nötig, etwa das Öffnen oder Verarbeiten der Datei.

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pypdf: Denial of Service durch Endlosschleife beim Klonen von DictionaryObject

pypdf, eine rein in Python implementierte Bibliothek zur Verarbeitung von PDF-Dateien, kann in eine Endlosschleife geraten, wenn eine speziell präparierte PDF-Datei mit zyklischen Dictionary-Referenzen geklont oder dupliziert wird. Die Zyklenprüfung verglich generierte Zielreferenzen statt der ursprünglichen Quellreferenzen, weshalb manche Zyklen nicht erkannt wurden. Ein Angreifer, der eine solche Datei von einer Anwendung mit pypdf verarbeiten lassen kann, kann die CPU des Worker-Prozesses ausschöpfen, was zu einem Hänger oder einer Beeinträchtigung des Dienstes führt. Vertraulichkeit und Integrität sind nicht betroffen, und keine Authentifizierung ist nötig, wenn die Anwendung PDF-Dateien von extern annimmt.

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pypdf: Übermässiger Speicherverbrauch beim Parsen von PDF-Seitenbäumen

pypdf-Versionen vor 6.21.4 können übermässig viel Speicher verbrauchen, wenn ein manipuliertes PDF mit einem Seitenbaum verarbeitet wird, der viele gemeinsam genutzte Ressourcen enthält. Beim Abflachen des Seitenbaums werden Seiteneinträge ohne dokumentweites Limit kopiert, sodass eine einzelne Datei unverhältnismässig grosse Speicherzuweisungen auslösen kann. Ein Angreifer, der eine solche PDF-Datei von einer Anwendung verarbeiten lassen kann, kann einen Denial-of-Service auslösen (abgestürzter oder verlangsamter Prozess); Daten werden weder offengelegt noch verändert, und der Angriff erfordert keine Berechtigungen, aber dass ein Benutzer oder eine Anwendung die Datei verarbeitet.

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pypdf: Endlosschleife beim Parsen manipulierter unvollständiger PDF-Dateien

pypdf, eine rein in Python implementierte Bibliothek zum Lesen und Verarbeiten von PDF-Dateien, kann in eine Endlosschleife geraten, wenn sie eine manipulierte, unvollständige PDF-Datei öffnet, deren standardmässige Querverweistabelle das Dateiende ohne Trailer erreicht. Der Verarbeitungsthread wird dadurch blockiert, was die Anwendung, die die Bibliothek nutzt, in ihrer Verfügbarkeit beeinträchtigt. Voraussetzung ist, dass eine Anwendung eine solche Datei öffnet, beispielsweise eine vom Benutzer hochgeladene Datei, und die Auswirkung beschränkt sich auf die Verfügbarkeit.

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@hapi/content: Parsing von Content-Disposition mit quadratischer Laufzeit ermöglicht Denial of Service

Die Bibliothek @hapi/content, die vom Node.js-Framework hapi und von @hapi/pez für das Parsen von multipart/form-data verwendet wird, enthält einen Fehler in Content.disposition(). Ein Content-Disposition-Header mit einem langen Parameter-Token ohne Gleichheitszeichen führt zu einer Verarbeitung mit quadratischer Laufzeit, die den Event Loop von Node.js blockieren kann. Ein nicht authentifizierter Angreifer kann mit einer einzelnen manipulierten multipart-Anfrage einen Einzelprozess-Dienst lahmlegen; auch Anwendungen, die nicht vertrauenswürdige Header direkt an Content.disposition() übergeben, sind betroffen.

hapi project · @hapi/content

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openshift-ansible: Herunterladen von Code ohne Integritätsprüfung im Installer

Der containerisierte OpenShift-Installer lädt Inventar- und dynamische Skripte von Remote-URLs herunter und führt sie ohne Integritätsprüfung aus. Ein Angreifer mit einer Man-in-the-Middle-Position im Netzwerk oder der Kontrolle über den Skriptserver kann ein bösartiges Programm unterschieben. Dieses läuft mit der Benutzer-ID des Installers und umfassenden Berechtigungen für die Cluster-Bereitstellung, was beliebige Codeausführung ermöglicht. Das Risiko betrifft nur Umgebungen, in denen INVENTORY_URL oder DYNAMIC_SCRIPT_URL verwendet wird.

Red Hat · openshift-ansible

IDrive Backup for Windows: Lokale Codeausführung über id_service.exe

IDrive Backup for Windows bis und mit Version 7.0.1.1 enthält eine Schwachstelle in der Komponente id_service.exe, die einem lokalen Angreifer die Ausführung beliebigen Codes erlaubt. Ein Angriff setzt ein lokales Benutzerkonto auf dem betroffenen Windows-System voraus; das Netzwerk ist nicht exponiert. Die Schwachstelle ist in Version 7.0.1.2 behoben. Die CVSS-Bewertung und die CWE-Einordnung sind vorläufig, da die Analyse durch die NVD noch aussteht.

IDrive · IDrive Backup for Windows

IDrive Backup for Windows: Lokale Codeausführung über id_service.exe

IDrive Backup for Windows bis einschliesslich Version 7.0.1.1 enthält eine Schwachstelle in der Komponente id_service.exe, die es einem lokalen Angreifer erlaubt, beliebigen Code auszuführen. Gemäss dem Bericht des Forschers ermöglicht eine unsichere Serialisierung und Deserialisierung der an den lokalen Dienst gesendeten Daten, dass eingeschleuster Code mit SYSTEM-Berechtigungen läuft. Der Angreifer benötigt eine Anmeldung mit niedrigen Berechtigungen auf dem betroffenen System; der Dienst ist von entfernten Systemen nicht erreichbar. Version 7.0.1.2 behebt die Schwachstelle.

IDrive · Backup for Windows

pyasn1: Denial of Service mit quadratischer Komplexität bei binärer REAL-Dekodierung

pyasn1, eine generische ASN.1-Bibliothek für Python, dekodiert binäre REAL-Werte mit einer Mantisse-Verarbeitung, deren Laufzeit quadratisch mit der Länge der Mantisse wächst. Ein Angreifer, der einer Anwendung mit pyasn1 ASN.1-Daten liefern kann, kann einen vergleichsweise kleinen REAL-Wert senden, der einen CPU-Kern über Sekunden oder länger belegt. Der Angriff funktioniert bei BER-, CER- und DER-Dekodierung, mit oder ohne Schema, und führt zu einem Verlust der Verfügbarkeit.

pyasn1 · pyasn1

pyasn1: Quadratischer CPU-Verbrauch bei der Dekodierung von BIT STRINGs

pyasn1, eine generische ASN.1-Bibliothek für Python, verbraucht quadratisch viel CPU bei der Dekodierung von konstruierten BIT STRING-Werten mit vielen Fragmenten. Ein Angreifer, der manipulierte BER-, CER- oder DER-Eingaben mit definierter Länge liefern kann, kann den Dekodierungsprozess blockieren. Die Schwachstelle führt nur zu einer Denial-of-Service-Situation ohne Auswirkungen auf Vertraulichkeit oder Integrität und betrifft nur Anwendungen, die nicht vertrauenswürdige ASN.1-Daten mit pyasn1 verarbeiten.

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pyasn1: Quadratische Laufzeit führt zu Denial of Service bei Decodierung von Strings und ANY

pyasn1, eine generische ASN.1-Bibliothek für Python, weist eine Schwachstelle mit quadratischer Laufzeit bei der Decodierung von konstruierten Stringtypen und ANY-Werten mit unbestimmter Länge in BER- und CER-Daten auf. Ein Angreifer, der solche Daten an eine Anwendung liefern kann, die sie decodiert, kann viele Fragmente senden, wodurch die CPU der Decodierungs-Worker ausgelastet wird. Das Problem führt nur zu einem Denial of Service ohne Auswirkungen auf Vertraulichkeit oder Integrität. Die Exponierung hängt davon ab, ob eine Anwendung unvertrauenswürdige ASN.1-Eingaben decodiert, und pyasn1 wird häufig als transitive Abhängigkeit eingesetzt.

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pyasn1: Quadratische CPU-Auslastung bei schemalosem BER/CER/DER-Container-Decoding

pyasn1 ist eine generische ASN.1-Bibliothek für Python. Die Versionen ab 0.3.3 bis 0.6.5 speichern beim schemalosen Container-Decoding den TagSet jeder decodierten Komponente in einer wachsenden Menge, was bei angreiferkontrollierten BER-, CER- oder DER-Daten mit vielen langen Tag-IDs und kollidierenden Hashes zu quadratischer CPU-Last führt. Ein nicht authentifizierter Angreifer kann wiederholt präparierte Eingaben senden, um die CPU des Decoders auszulasten und die Verfügbarkeit des Dienstes zu verringern.

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