NLTK (Natural Language Toolkit) is a suite of open source Python modules, data sets, and tutorials supporting research and development in Natural Language Processing. Versions prior to 3.6.5 are vulnerable to regular expression denial of service (ReDoS) attacks. The vulnerability is present in PunktSentenceTokenizer, sent_tokenize and word_tokenize. Any users of this class, or these two functions, are vulnerable to the ReDoS attack. In short, a specifically crafted long input to any of these vulnerable functions will cause them to take a significant amount of execution time. If your program relies on any of the vulnerable functions for tokenizing unpredictable user input, then we would strongly recommend upgrading to a version of NLTK without the vulnerability. For users unable to upgrade the execution time can be bounded by limiting the maximum length of an input to any of the vulnerable functions. Our recommendation is to implement such a limit.
NLTK (Natural Language Toolkit) es un conjunto de módulos de código abierto de Python, conjuntos de datos y tutoriales que apoyan la investigación y el desarrollo en el procesamiento del lenguaje natural. Las Versiones anteriores a 3.6.5, son vulnerables a ataques de denegación de servicio con expresiones regulares (ReDoS). La vulnerabilidad está presente en PunktSentenceTokenizer, sent_tokenize y word_tokenize. Cualquier usuario de esta clase, o de estas dos funciones, es vulnerable al ataque ReDoS. En resumen, una entrada larga específicamente diseñada para cualquiera de estas funciones vulnerables causará que tomen una cantidad significativa de tiempo de ejecución. Si su programa depende de cualquiera de las funciones vulnerables para tokenizar entradas de usuario imprevisibles, le recomendamos encarecidamente que actualice a una versión de NLTK sin la vulnerabilidad. Para usuarios que no puedan actualizarse, el tiempo de ejecución puede limitarse mediante la limitación de la longitud máxima de una entrada a cualquiera de las funciones vulnerables. Nuestra recomendación es implementar dicho límite
