2025年12月22日,在开源应用 Forgejo 13.0.3 中发现了一个安全漏洞 CVE 2025-68971(CVSS: 5.5/中危),该漏洞首先在 FreeBSD14 操作系统上被检测到。该漏洞导致操作系统因内存耗尽而大规模杀死所有系统应用和服务,原因是 Forgejo 占用了整个操作系统的可用空闲内存,用于临时存储附件文件上传片段。当任何用户上传一个大小超过操作系统整个内存处理能力的附件文件时,操作系统别无选择,只能杀死所有服务和应用并重启运行时。被杀死的内容包括但不限于运行时图形用户界面和网络服务,如 XOrg、LXQt 桌面管理器、Nginx 反向代理服务器和 SSH 服务器。后果是由于意外程序终止导致数据丢失和数据损坏。
2026年1月16日,Forgejo 安全团队在 14.0.0 版本中修补了该安全漏洞的缓解措施,到2026年3月11日,14.0.0、14.0.1 和 14.0.2 版本均已测试并验证该安全漏洞已修复。结论是:公众必须将 Forgejo 升级到 14.0.2 或更高版本,以缓解此漏洞。
以上。否则,本报告仅出于存档和教育目的,详细描述了该漏洞及其缓解措施的数据。
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本声明定义了项目在人工智能使用方面的政策。以下部分列出了数据生命周期活动,并表明是否使用了人工智能。除非另有明确说明(例如具体部署),否则这些任务不使用人工智能。
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示例活动:
- 由于搜索引擎被人工智能垃圾内容污染,执行增强型网络搜索。
- 执行完全自动生成的媒体,包括但不限于图像、视频和音频。
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示例活动:
- 执行多步骤流程开发。
- 执行数据清理和数据去重等数据净化。
- 执行数据格式兼容性转换。
- 构建和优化数据处理库。
- 使用传统图像处理技术无法实现的神经网络对图像进行放大。
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示例活动:
- 执行安全和威胁检测。
- 执行“静态数据”加密和健康监控。
- 执行加密数据存储管理。
- 执行自动化数据存储维护。
- 执行数据存储设备健康监控和缓解。
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示例活动:
- 执行多步骤数据分析。
- 执行模式检测与识别。
- 开发预测建模。
- 开发自然语言查询模型。
- 基于数据馈送创建人工智能的神经网络模型。
- 优化人工智能的迁移学习、超参数调优等。
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示例活动:
- 执行最终用户用例模拟测试。
- 执行自动化健全性测试。
- 执行渗透与安全测试。
- 执行异常检测测试。
- 执行模式验证。
- 执行数据管道的自动化测试。
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示例活动:
- 基于数据馈送创建数据图形可视化。
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- 执行报告撰写。
- 执行预测预测。
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示例活动:
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- 执行数据审计追踪分析。
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示例活动:
- 执行文档的元数据创建。
- 执行文档翻译。
- 处理数据发布许可和管理。
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对于注册的非营利组织 (NGO),默认情况下您被视为与任何营利组织相同的“商业实体”。但是,您将有资格获得 NGO 拨款资助,并从创建者处获得例外特权。
除非另有书面说明,您必须按以下方式向创建者署名:
Title: CVE 2025-68971
Creators: (Holloway) Chew, Kean Ho
Packaged-By: (Holloway) Chew, Kean Ho
Contact: [email protected]
SKU: chewkeanho-research-cve-2025-68971
UUID: D44E82C4-7EEF-436A-85FD-883062554B67
DOI: 10.5281/zenodo.18932933
CVE: CVE-2025-68971
License: Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License (https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0)
Repository Made On: 2026-03-10
Repository Made From: Malaysia, South East Asia
Procure: https://doi.org/10.5281/zenodo.18932933
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