Hank-ai/darknet tamanhos de peso e saída de uma camada convolucional tampões de pilha multiplicando campos de configuração tirados de um arquivo.cfg em desmarcado 32 - Aritmética bit int. No src-lib/convolutional_layer.cpp, l.nweights é calculado como (c / grupos) * n * tamanho * tamanho e l. saídas como l.out_h * l.out_w * l.out_c, e ambos alimentam o xcalloc diretamente. Um.cfg cujo produto de dimensão real excede o INT_MAX enrola para um valor pequeno ou zero, por isso a alocação é subdimensionada; por exemplo, largura e altura de 256 com filtros de 65536 dá 2 ^ 32, que enrola para 0. forward_convolutional_ layer então re- deriva as dimensões GEMM com uma ordem operand diferente, computando k como l.size*l.size*l.c / l. grupos onde a alocação se dividiu antes de multiplicar, e lê e escreve através do buffer de tamanho inferior. Carregar o.cfg criado para inferência ou treinamento é suficiente e não é necessário nenhum arquivo.weights válido. A prova de conceito relatada observou um sobrecarga de buffers em pilha lida em gemm_nn_fast sob o AddressSanitizer e a corrupção de metadados do allocador glibc em uma compilação de liberação do mesmo input, indicando uma gravação fora de limites. Registro de aconselhamento: GHSA- 5277 - mwh 4 - q 4 cc. Identificadores relacionados: CVE- 2026 - 72852.
Tempo: GitHub Advisory Database publicou este registro em 2026 - 08 - 20 T 21: 31: 28.000 Z e lista a sua última modificação como 2026 - 08 - 20 T 21: 31: 28.000 Z. Severidade: ALTAMENTE. Dados de pontuação publicados: CVSS_V 3: CVSS: 3.1 /AV:L/AC:L/PR:N/UI:R/S:U/C:H/I:H/A:H; CVSS_V 4: CVSS: 4.0 /AV:L/AC:L/AT:N/PR:N/UI:P/VC:H/VI:H/VA:H/SC:N/SI:N/África do Sul:N/E:X/CR:X/IR:X/AR:X/MAV:X/MAC:X/MAC:X/MAT:X/MPR:X/MUI:X/MVC:X/MVI:X/MVA:X/MSC:X/MSI:X/MSA:X/S:X/AU:X/R:X/V:X/RE:X/U:X.
Software afetado: o registro de aconselhamento não fornece um pacote normalizado ou faixa de versões.
Classificação e evidência: identificadores de fraqueza CWE- 190. O registro contém 7 suporte de referências nestes tipos: AVISO, WEB.