Linux/Unix 主機上安裝了一個或多個受到弱點影響的套件，且廠商未提供可用的修補程式。

  - 透過 Apache OpenNLP 中無限陣列分配的 OOM 拒絕服務 AbstractModelReader 受影響的版本：1.9.52.5.9之前 之前 3.0.0-M3 之前 描述： AbstractModelReader 方法 getOutcomes（）、getOutcomePatterns（） 和 getPredicates（） 每個方法都會從二進位模型資料流中讀取一個 32 位帶正負號的整數計數欄位，並將該值直接傳遞給陣列分配 （new String[numOutcomes]， new int[numOCTypes][]， new String[NUM_PREDS]），而不驗證值是否為非負數或在合理範圍內。因此，當模型檔案源自不受信任的來源時，計數完全由攻擊者控制。特製的.bin模型檔案，其中任何這些計數欄位設定為 Integer.MAX_VALUE （或任何大到足以耗盡可用堆積的值） 會在陣列配置本身觸發 OutOfMemoryError，然後再從資料流程取用對應的標籤或模式資料。錯誤發生在還原序列化的早期：對於 GIS 模型，僅在讀取模型類型字串、校正常數和校正參數後，才會達到 getOutcomes（）;因此，攻擊者無需支付有意義的大小成本來武器化有效負載，並且單個小文件可以使載入它的 JVM 崩潰。任何還原序列化.bin模型的程式碼路徑都會受到影響，包括直接使用 GenericModelReader 和在模型載入期間委派給它的任何高階元件。實際影響是對從不受信任或半受信任來源載入模型檔案的處理程序造成拒絕服務。緩解措施： * 2.x 使用者應升級至 2.5.9。 * 3.x 使用者應升級至 3.0.0-M3。注意：
    此修正會在三個計數欄位中的每一個欄位上引入一個上限，並在陣列配置之前進行檢查;
    計數為負數或超過界限會導致擲回 IllegalArgumentException，且讀取會快速失敗，且沒有大型配置。預設界限為 10,000,000，這遠高於合法 OpenNLP 模型的入口計數，但遠低於任何可能威脅堆積耗盡的值。
    合法需要載入比預設項目更多的模型的部署可以透過將OPENNLP_MAX_ENTRIES系統屬性設定為所需的正整數（例如
    -DOPENNLP_MAX_ENTRIES=50000000）;無效或非正值會回復為預設值。無法立即升級的使用者應將所有.bin模型檔案視為不受信任的輸入，除非其來源經過驗證，並且應避免載入最終使用者提供的模型或未經完整性檢查而從第三方存放庫擷取的模型。（CVE-2026-42440）

請注意，Nessus 的判定取決於廠商所報告的套件是否存在。

偵測

Linux Distros 未修補弱點：CVE-2026-42440

high Nessus Plugin ID 312196

版本 1.6