CVE-2025-14847 : Vulnérabilité critique MongoDB, lecture de mémoire non initialisée

Une faille de sécurité critique affecte le système de gestion de base de données MongoDB, exposant des milliers d’entreprises à des risques de fuite de données sensibles. Tracked sous l’identifiant CVE-2025-14847, cette vulnérabilité a reçu un score de sévérité CVSS de 8.7.

Ce défaut permet à des attaquants non authentifiés de lire la mémoire tas (heap memory) non initialisée du serveur. En pratique, cela signifie qu’un acteur malveillant peut potentiellement accéder à des fragments de données sensibles résidant en mémoire, sans avoir besoin de compromettre les identifiants de connexion. identifiants de connexion Pour les administrateurs système et les responsables de la sécurité des informations en France, l’identification des versions impactées et l’application des correctifs immédiats sont impératives. correctifs immédiats

Comprendre la mécanique de l’attaque sur le protocole Zlib

La vulnérabilité réside dans une mauvaise gestion des incohérences de paramètres de longueur au sein de l’implémentation de la compression réseau. Plus spécifiquement, le problème survient lors de l’utilisation de l’algorithme de compression Zlib.

L’incohérence de paramètre de longueur

Le protocole de communication de MongoDB utilise la compression pour optimiser le transfert de données. Lorsqu’un client envoie une requête compressée, l’entête contient une valeur indiquant la longueur attendue des données. Le serveur doit vérifier que cette valeur correspond à la réalité du paquet reçu. Dans le cas de CVE-2025-14847, cette vérification est défaillante.

Si un attaquant envoie une entête compressée avec une valeur de longueur supérieure à la taille réelle des données, le serveur tente de lire au-delà de la zone mémoire allouée. Au lieu de renvoyer une erreur proprement, il retourne ce qui se trouve dans la mémoire adjacente : de la mémoire “poubelle” non initialisée.

Le risque de fuite de mémoire (Heap Memory)

Cette mémoire non initialisée contient souvent des résidus d’opérations précédentes. Selon l’analyse de la faille, un attaquant peut répéter cette opération pour “aspirer” des morceaux de la mémoire du processus mongod. Bien que la lecture soit fragmentée et non garantie, elle peut révéler :

• Des pointeurs de mémoire internes.
• Des informations sur l’état du système.
• Par chance, des données sensibles ayant transité récemment.

C’est ce que les experts en sécurité nomment une information disclosure vulnerability. Elle constitue souvent la première étape d’une chaîne d’exploitation plus complexe. chaîne d’exploitation

Versions impactées et périmètre de sécurité

L’ampleur de cette vulnérabilité est importante car elle affecte un large éventail de versions stables déployées dans les environnements de production. MongoDB a confirmé que les versions suivantes sont vulnérables :

• MongoDB 8.2.0 à 8.2.3
• MongoDB 8.0.0 à 8.0.16
• MongoDB 7.0.0 à 7.0.26
• MongoDB 6.0.0 à 6.0.26
• MongoDB 5.0.0 à 5.0.31
• MongoDB 4.4.0 à 4.4.29
• Toutes les versions MongoDB Server v4.2
• Toutes les versions MongoDB Server v4.0
• Toutes les versions MongoDB Server v3.6

La gravité de l’attaque à distance

Le fait qu’il s’agisse d’une attaque à distance (Remote) et sans authentification (Unauthenticated) augmente considérablement le score de risque. Un attaquant n’a besoin que d’un accès réseau au port MongoDB (par défaut 27017) pour tenter l’exploitation. Il n’est pas nécessaire de posséder un compte utilisateur valide.

Mesures de remédiation et correctifs

Face à une menace de ce calibre, la réactivité est la clé. Voici les actions prioritaires à mener pour sécuriser vos infrastructures.

1. Mise à jour vers les versions corrigées

La méthode la plus sûre et la plus durable consiste à mettre à jour le serveur vers l’une des versions contenant le correctif. MongoDB a publié les versions de maintenance suivantes :

• 8.2.3 (pour la branche 8.2)
• 8.0.17 (pour la branche 8.0)
• 7.0.28 (pour la branche 7.0)
• 6.0.27 (pour la branche 6.0)
• 5.0.32 (pour la branche 5.0)
• 4.4.30 (pour la branche 4.4)

Les versions 4.2 et inférieures étant arrivées en fin de vie, il est impératif de planifier une migration vers une version supportée pour corriger cette faille de sécurité.

2. Désactiver la compression Zlib (Solution de contournement)

Si une mise à jour immédiate n’est pas techniquement possible (par exemple lors de contraintes de maintenance ou de compatibilité applicative), une solution de contournement existe. Il est possible de désactiver la compression Zlib sur le serveur MongoDB.

Cela peut être réalisé en redémarrant le service mongod ou mongos avec l’option de configuration networkMessageCompressors (ou net.compression.compressors selon la version) en omettant spécifiquement zlib.

3. Utilisation d’autres algorithmes de compression

MongoDB supporte d’autres algorithmes de compression plus modernes et qui ne sont pas affectés par cette faille spécifique. Si vous avez besoin de conserver la compression pour des raisons de performance, vous pouvez basculer vers :

• Snappy (par défaut dans de nombreuses configurations récentes)
• Zstd (Zstandard, offrant un excellent ratio vitesse/compression)

En configurant le serveur pour utiliser uniquement ces algorithmes, vous neutralisez la vecteur d’attaque tout en maintenant les bénéfices de la compression réseau.

Implications pour la sécurité des données

Cette vulnérabilité rappelle une réalité fondamentale de la cybersécurité moderne : la complexité du logiciel introduit des failles subtiles. L’implémentation de protocoles de compression, souvent considérée comme une fonctionnalité bénigne, est devenue ici un point d’entrée critique.

Exemple de scénario d’exploitation

Imaginez un environnement MongoDB exposé à Internet pour un service de SaaS. Un attaquant automatisé scanne l’Internet à la recherche de serveurs MongoDB ouverts. Il identifie une cible vulnérable (par exemple, une version 7.0.10).

L’attaquant envoie une requête malformée exploitant l’incohérence de longueur Zlib. Le serveur répond avec un paquet contenant de la mémoire non initialisée. En répétant ce processus des milliers de fois, l’attaquant peut “reconstruire” des fragments de données. Si le serveur vient de traiter une requête d’authentification contenant des jetons ou des clés API, ces informations pourraient apparaître dans les fragments récupérés.

Le lien avec le RGPD et la conformité

Pour les organisations soumises au RGPD, une telle fuite de mémoire peut constituer une violation de données à caractère personnel. Si des données personnelles sont lues en mémoire, cela déclenche l’obligation de notification à la CNIL et aux personnes concernées, sous 72 heures. La prévention passe donc par une gestion rigoureuse des versions logicielles.

Comparaison des méthodes de mitigation

Voici un tableau récapitulatif des options disponibles pour contrer la menace CVE-2025-14847 :

Comme le montre le tableau, la mise à jour reste l’option offrant la sécurité la plus complète. Les solutions de contournement, bien que valides, laissent la vulnérabilité présente dans le code binaire.

Conclusion et recommandations

La découverte de CVE-2025-14847 met en lumière la nécessité d’une veille active sur les dépendances logicielles. MongoDB reste une cible privilégiée des attaquants en raison de sa popularité et de la valeur des données qu’il héberge.

Pour les administrateurs, la marche à suivre est claire :

1. Identifier immédiatement toutes les instances MongoDB déployées.
2. Vérifier leur version exacte par rapport à la liste des versions impactées.
3. Planifier la mise à jour vers les versions corrigées (8.2.3, 8.0.17, 7.0.28, etc.).
4. En attendant la mise à jour, auditer la configuration pour désactiver Zlib si la mise à jour n’est pas possible immédiatement.

Ne sous-estimez pas le potentiel de cette faille. Bien que la lecture de mémoire non initialisée ne garantisse pas l’extraction de données claires, elle fournit une surface d’attaque précieuse pour des cybercriminels déterminés. La sécurité d’une base de données ne se limite pas à l’authentification des utilisateurs ; elle englobe l’intégrité de tout le stack logiciel, y compris les couches de compression réseau.