Собственный процесс вывода, который Elasticsearch использует для оценки загруженных моделей машинного обучения, принимает операцию модели, которая вычисляет адрес памяти по смещению, указанному внутри модели, без проверки того, что смещение остается в пределах базового хранилища. Пользователь с привилегиями, необходимыми для загрузки и развертывания обученной модели, может создать модель, которая считывает и записывает память за пределами запланированного распределения. В результате происходит повреждение кучи, которое приводит к сбою процесса вывода и при достаточном контроле над структурой кучи может позволить выполнение произвольного кода в контексте этого процесса.
Показать оригинальное описание (EN)
The native inference process that Elasticsearch uses to evaluate uploaded machine learning models accepts a model operation that computes a memory address from an offset supplied inside the model, without validating that the offset stays within the bounds of the underlying storage. A user with the privileges required to upload and deploy a trained model can craft a model that reads and writes memory outside the intended allocation. The result is heap corruption that crashes the inference process, and, with sufficient control over the heap layout, could allow arbitrary code execution in the context of that process.
Характеристики атаки
Последствия
Строка CVSS v3.1