llama.cpp : une faille de corruption mémoire critique corrigée au build b10261
CVE-2026-116816, notée 8,5 sur l'échelle CVSS 4.0, touche le traitement des tokens du modèle japonais PLaMo2 dans llama.cpp ; le correctif est inclus depuis le build b10261.
Une vulnérabilité de corruption mémoire de gravité élevée, référencée CVE-2026-116816, a été divulguée publiquement le 27 octobre dans llama.cpp, le moteur d'exécution open source de modèles d'IA, selon dailysecu.com. Elle obtient un score de 8,5 sur l'échelle CVSS 4.0.
Le défaut réside dans une validation insuffisante des valeurs de tokens lors du traitement du modèle japonais PLaMo2. Le chargement d'un fichier de modèle GGUF spécialement conçu, contenant des valeurs de tokens anormales, peut provoquer une écriture hors limites en mémoire, un plantage et, potentiellement, une exécution de code arbitraire. Aucune attaque réussie de ce type n'a toutefois été confirmée à ce jour.
L'exploitation suppose que la victime charge et traite elle-même le fichier de modèle malveillant : il ne s'agit donc pas d'une attaque distante non authentifiée. Les versions concernées vont du build b5899 jusqu'au build b10261 exclu.
Le correctif a été intégré au dépôt de développement le 4 août et inclus dans le build b10261, publié le même jour. L'identifiant CVE et les détails techniques n'ont été rendus publics que le 27 octobre.
Les utilisateurs sont invités à passer au build b10261 ou à une version ultérieure, et à vérifier la provenance ainsi que l'intégrité des fichiers de modèles d'IA externes avant de les charger.
En bref
Quelles versions de llama.cpp sont affectées ?
Les builds allant de b5899 à b10261 exclu. La faille est corrigée à partir du build b10261.
Quel est le score CVSS de CVE-2026-116816 ?
8,5 sur l'échelle CVSS 4.0, soit une gravité élevée.
Comment la faille peut-elle être exploitée ?
Elle nécessite le chargement et le traitement d'un fichier de modèle GGUF malveillant avec des valeurs de tokens anormales ; ce n'est pas une attaque distante non authentifiée.