CRITICAL🇬🇧 English

CVE-2026-42027

Apache OpenNLP: arbitralne ładowanie klas przez manifest modelu (RCE-adjacent)

CVSS 9.8v3.1pub. 2026-05-04upd. 2026-06-30

Podatność w komponencie ExtensionLoader biblioteki Apache OpenNLP pozwala atakującemu, który dostarcza spreparowany plik modelu, na wymuszenie wykonania statycznych inicjalizatorów dowolnej klasy dostępnej na classpath podczas ładowania modelu. Stanowi poważne zagrożenie szczególnie w środowiskach pobierających modele z zewnętrznych, niezaufanych źródeł.

Pokaż oryginał (EN)

Arbitrary Class Instantiation via Model Manifest in Apache OpenNLP ExtensionLoader Versions Affected: before 1.9.5, before 2.5.9, before 3.0.0-M3 Description:  The ExtensionLoader.instantiateExtension(Class, String) method loads a class by its fully-qualified name via Class.forName() and invokes its no-arg constructor, with the class name sourced from the manifest.properties entry of a model archive. The existing isAssignableFrom check correctly rejects classes that are not subtypes of the expected extension interface (BaseToolFactory for factory=, ArtifactSerializer for serializer-class-*), but the check runs after Class.forName() has already loaded and initialized the named class. Class.forName() with default initialization semantics executes the target class's static initializer before returning, so an attacker who can supply a crafted model archive can cause the static initializer of any class on the classpath to run during model loading, regardless of whether that class passes the subsequent type check. Exploitation requires a class with attacker-useful side effects in its static initializer (for example, JNDI lookup, outbound network I/O, or filesystem access) to be present on the classpath, so this is not a drop-in remote code execution; however, the attack surface grows as third-party model distribution becomes more common (community model repositories, Hugging Face-style sharing), where users routinely load model files from origins they do not control. A secondary, narrower vector affects deployments that ship legitimate BaseToolFactory or ArtifactSerializer subclasses with side-effecting no-arg constructors: a malicious manifest can name such a class and force its constructor to run during model load. Mitigation:  * 2.x users should upgrade to 2.5.9. * 3.x users should upgrade to 3.0.0-M3. Note: The fix introduces a package-prefix allowlist that is consulted before Class.forName() is invoked, so the static initializer of a disallowed class is never executed. Classes under the opennlp. prefix remain permitted by default. Deployments that load models referencing factories or serializers outside opennlp.* must opt those packages in, either programmatically via ExtensionLoader.registerAllowedPackage(String) before the first model load, or by setting the OPENNLP_EXT_ALLOWED_PACKAGES system property to a comma-separated list of allowed package prefixes. Users who cannot upgrade immediately should ensure that all model files are sourced from trusted origins and should audit their classpath for classes with side-effecting static initializers or constructors, particularly any that perform JNDI lookups, network requests, or filesystem operations during class initialization.

🤖 Analiza AI
Jak działa

Metoda ExtensionLoader.instantiateExtension() ładuje klasę po jej pełnej nazwie kwalifikowanej przy użyciu Class.forName(), a nazwa klasy pochodzi z pliku manifest.properties osadzonego w archiwum modelu. Istniejąca weryfikacja isAssignableFrom sprawdza wprawdzie, czy załadowana klasa jest poprawnym podtypem oczekiwanego interfejsu, jednak uruchamia się dopiero po wywołaniu Class.forName() — które z domyślną semantyką inicjalizacji wykonuje statyczny inicjalizator klasy docelowej przed zwróceniem wyniku. Atakujący może zatem umieścić w manifeście modelu nazwę dowolnej klasy z classpath (np. wykonującej lookup JNDI, żądanie sieciowe lub operację na systemie plików), a jej statyczny inicjalizator zostanie uruchomiony niezależnie od tego, czy klasa przejdzie późniejszą weryfikację typów. Dodatkowy, węższy wektor dotyczy deploymentów posiadających legalne podklasy BaseToolFactory lub ArtifactSerializer z efektami ubocznymi w konstruktorze bezargumentowym — złośliwy manifest może wymusić ich wywołanie podczas ładowania modelu.

Skutki

Atakujący zdolny do dostarczenia spreparowanego archiwum modelu może doprowadzić do wykonania dowolnego kodu obecnego na classpath (np. poprzez lookup JNDI, wychodzące połączenia sieciowe lub operacje na systemie plików), co w zależności od dostępnych klas może skutkować pełnym przejęciem kontroli nad aplikacją, wyciekiem danych lub odmową usługi.

Mitygacja

Użytkownicy gałęzi 2.x powinni zaktualizować do wersji 2.5.9, a użytkownicy gałęzi 3.x do wersji 3.0.0-M3. Poprawka wprowadza allowlistę prefiksów pakietów sprawdzaną przed wywołaniem Class.forName(), co uniemożliwia wykonanie statycznych inicjalizatorów niedozwolonych klas. Klasy z prefiksem opennlp.* są domyślnie dozwolone; inne pakiety należy dodać programistycznie przez ExtensionLoader.registerAllowedPackage(String) lub poprzez właściwość systemową OPENNLP_EXT_ALLOWED_PACKAGES. Jeśli natychmiastowa aktualizacja nie jest możliwa, należy ograniczyć ładowanie modeli wyłącznie do zaufanych źródeł oraz przeprowadzić audyt classpath pod kątem klas z efektami ubocznymi w statycznych inicjalizatorach lub konstruktorach bezargumentowych (szczególnie wykonujących lookup JNDI, żądania sieciowe lub operacje na systemie plików).

Kogo dotyczy

Apache OpenNLP w wersjach przed 1.9.5, przed 2.5.9 oraz przed 3.0.0-M3

Uwagi

Podatność nie stanowi bezpośredniego, gotowego RCE — wymaga obecności na classpath klasy z użytecznymi dla atakującego efektami ubocznymi. Ryzyko rośnie wraz z popularnością dystrybucji modeli przez repozytoria społecznościowe (np. platformy w stylu Hugging Face), gdzie użytkownicy rutynowo ładują pliki modeli z niekontrolowanych źródeł. Brak poprawki dla gałęzi 1.x w opisie producenta.

CVSS Vector
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
  • Apache Opennlp

    APP
    Apache
    3.0.0< 2.5.9
🔵
ZWERYFIKUJ U PRODUCENTA
Brak jednoznacznych danych o patchu. Sprawdź referencje od producenta.
Tagi
RCEDeserialization
CWE
Referencje

Powiązane podatności

CVE-2026-40682CRITICAL9.1PL ✓ten sam produkt

XXE w Apache OpenNLP — ujawnienie plików i SSRF przez parsowanie słowników

CVE-2017-12620CRITICAL9.8PL ✓ten sam produkt

Apache OpenNLP — podatność XXE przy ładowaniu modeli i słowników XML

CVE-2026-43825HIGH7.3PL ✓ten sam produkt

Apache OpenNLP: RCE przez niebezpieczną deserializację w SvmDoccatModel

CVE-2026-42440HIGH7.5ten sam produkt

OOM Denial of Service via Unbounded Array Allocation in Apache OpenNLP AbstractModelReader  Versions Affected...

CVE-2026-63317MEDIUM5.6ten sam produkt

Arbitralne tworzenie instancji klasy przez Generator Descriptor XML i Format Name w Apache OpenNLP Wersje dot...