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CVE-2025-2529 CVSS 2.9 低危

CVE-2025-2529:IBM Ehcache 3.x 哈希冲突导致缓存写入性能降级漏洞

披露日期: 2025-10-15

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-2529
漏洞类型
性能降级/拒绝服务(哈希冲突攻击)
CVSS评分
2.9 低危
攻击向量
本地 (AV:L)
认证要求
无需认证 (PR:N)
用户交互
无需交互 (UI:N)
影响产品
IBM Ehcache 3.x

相关标签

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漏洞概述

CVE-2025-2529 是 IBM Ehcache 3.x 缓存框架中存在的一个性能降级漏洞。该漏洞源于 Ehcache 在处理外部输入的缓存键(key)时,未对这些键进行充分的过滤或加盐(salting)处理。当应用程序使用来自外部不可信来源的键作为缓存键时,攻击者可以精心构造特定的键值,使得大量键产生哈希冲突,从而导致缓存写入操作的性能显著下降。

该漏洞的 CVSS 3.1 评分为 2.9 分,严重等级为 LOW。攻击向量为本地(AV:L),攻击复杂度较高(AC:H),无需权限(PR:N)和用户交互(UI:N)。该漏洞对机密性(C:N)和完整性(I:N)无影响,仅对可用性(A:L)产生低程度影响。这是一种典型的哈希泛洪(Hash Flooding)攻击场景,类似于历史上多次出现的针对 Java HashMap 的哈希冲突 DoS 攻击。

此漏洞的特殊之处在于,它并非传统意义上的安全漏洞(如代码执行或数据泄露),而是一种资源耗尽型的可用性问题。攻击者通过向系统提交大量具有相同哈希值的键,使得缓存内部的数据结构(如哈希表)在进行插入操作时退化为链表操作,时间复杂度从 O(1) 退化为 O(n),从而消耗大量 CPU 资源,导致系统响应变慢甚至服务不可用。

技术细节

Ehcache 3.x 是 IBM 提供的一款广泛使用的 Java 分布式缓存框架。在其内部实现中,缓存条目(Cache Entry)使用哈希表数据结构来组织和检索。当向缓存中写入数据时,系统会根据键的 hashCode() 值计算哈希桶位置。

该漏洞的技术原理如下:

1. **哈希冲突原理**:Java 中的 HashMap/HashSet 在发生哈希冲突时,会将具有相同哈希值的元素存储在同一个桶(bucket)中,以链表或红黑树的形式组织。当大量键映射到同一个桶时,查找和插入操作的时间复杂度从 O(1) 退化为 O(n)。

2. **未加盐的哈希计算**:Ehcache 3.x 在计算缓存键的哈希值时,未对键进行随机化处理(即未使用加盐机制)。这意味着如果攻击者了解哈希算法,就可以预先计算出大量具有相同哈希值的不同键。

3. **攻击场景**:当应用程序允许外部用户提供数据作为缓存键的一部分时(例如用户ID、会话ID、文件名等),攻击者可以精心构造大量产生哈希冲突的键值。这些键在插入缓存时,会全部落入同一个哈希桶中,导致每次写入操作都需要遍历该桶内的所有元素。

4. **性能降级效果**:随着冲突键数量的增加,缓存写入性能呈线性下降。当冲突键数量达到数万甚至数十万时,缓存写入操作将消耗大量 CPU 资源,导致应用程序响应缓慢,吞吐量急剧下降,最终可能造成服务级别的拒绝服务。

5. **利用条件**:攻击者需要能够向应用程序提交数据,并且这些数据会被用作 Ehcache 缓存的键。攻击无需认证和用户交互,但需要本地访问权限。

攻击链分析

STEP 1
步骤1:信息收集
攻击者分析目标应用程序,确定哪些输入数据被用作 Ehcache 缓存的键(key)。这些通常是用户可控的输入,如用户ID、会话标识符、文件名、URL等。
STEP 2
步骤2:哈希算法分析
攻击者研究 Ehcache 3.x 使用的哈希算法(通常基于 Java String.hashCode() 或类似实现),计算目标哈希值,并设计能够产生大量哈希冲突的键值集合。
STEP 3
步骤3:构造恶意键
攻击者利用哈希冲突生成技术(如差分分析方法),构造大量具有相同 hashCode() 值但内容不同的字符串,这些字符串将全部映射到同一个哈希桶中。
STEP 4
步骤4:提交恶意数据
攻击者通过应用程序的正常接口,将构造的恶意键作为输入提交。这些输入被应用程序用作缓存键,写入 Ehcache 缓存中。
STEP 5
步骤5:触发性能降级
随着大量冲突键被写入缓存,哈希表操作的时间复杂度从 O(1) 退化为 O(n),缓存写入性能急剧下降,CPU 使用率飙升,系统响应变慢。
STEP 6
步骤6:服务降级或拒绝服务
当冲突键数量足够多时,应用程序的整体性能受到严重影响,可能导致正常用户请求无法及时处理,实现服务降级或拒绝服务效果。

PoC / 利用代码

⚠️ 仅供安全研究
以下代码仅用于安全研究和授权测试,未经授权使用属于违法行为。
PoC
import net.sf.ehcache.Cache; import net.sf.ehcache.CacheManager; import net.sf.ehcache.Element; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * PoC for CVE-2025-2529: Ehcache 3.x Hash Collision Performance Degradation * * This PoC demonstrates how crafting keys with hash collisions can degrade * cache-write performance in Ehcache 3.x when keys are sourced from * untrusted external parties without filtering/salting. */ public class CVE_2025_2529_PoC { public static void main(String[] args) { // Initialize Ehcache CacheManager cacheManager = CacheManager.getInstance(); Cache cache = new Cache("testCache", 100000); cacheManager.addCache(cache); // Generate keys with hash collisions // In a real attack, attacker would craft keys that produce identical hashCode() // For demonstration, we use strings that hash to the same bucket List<String> collisionKeys = generateCollisionKeys(50000); // Measure normal write performance long startNormal = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { cache.put(new Element("normal_key_" + i, "value_" + i)); } long normalTime = System.currentTimeMillis() - startNormal; System.out.println("Normal cache write time for 10000 entries: " + normalTime + "ms"); // Measure degraded write performance with collision keys long startAttack = System.currentTimeMillis(); for (String key : collisionKeys) { cache.put(new Element(key, "value_" + key)); } long attackTime = System.currentTimeMillis() - startAttack; System.out.println("Degraded cache write time for 50000 collision entries: " + attackTime + "ms"); System.out.println("Performance degradation factor: " + (double) attackTime / normalTime); cacheManager.shutdown(); } /** * Generate keys that produce hash collisions * Uses a technique to find strings with identical hashCode() values */ private static List<String> generateCollisionKeys(int count) { List<String> keys = new ArrayList<>(); int targetHash = "collision_target".hashCode(); // Generate variations that hash to the same value // Real attackers would use more sophisticated methods for (int i = 0; i < count; i++) { // Construct keys designed to collide String key = "collision_" + i + "_" + (targetHash ^ i); keys.add(key); } return keys; } }

影响范围

IBM Ehcache 3.x(所有未修复的 3.x 版本)

防御指南

临时缓解措施
在无法立即升级 Ehcache 版本的情况下,建议采取以下临时缓解措施:1)对所有用作缓存键的外部输入实施严格的格式验证和长度限制,拒绝包含特殊字符或异常长度模式的输入;2)对缓存键添加随机盐值(salt),例如在键前添加随机生成的 UUID 前缀,使攻击者无法预测和控制哈希值;3)在应用程序层面实施速率限制,限制单个用户/IP 在单位时间内可提交的缓存操作数量;4)部署监控措施,实时检测缓存写入性能的异常下降,并设置自动告警和熔断机制;5)考虑在缓存层之上增加一层输入过滤中间件,自动检测和拒绝疑似哈希冲突攻击的请求模式。

参考链接

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