[libc++] Fix potential OOB in poisson_distribution
See details in the original Chromium bug report: https://bugs.chromium.org/p/chromium/issues/detail?id=994957
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69ce2ae990
commit
0ec6a4882e
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@ -4592,7 +4592,10 @@ public:
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template<class _IntType>
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template<class _IntType>
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poisson_distribution<_IntType>::param_type::param_type(double __mean)
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poisson_distribution<_IntType>::param_type::param_type(double __mean)
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: __mean_(__mean)
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// According to the standard `inf` is a valid input, but it causes the
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// distribution to hang, so we replace it with the maximum representable
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// mean.
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: __mean_(isinf(__mean) ? numeric_limits<double>::max() : __mean)
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{
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{
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if (__mean_ < 10)
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if (__mean_ < 10)
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{
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{
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@ -4610,7 +4613,7 @@ poisson_distribution<_IntType>::param_type::param_type(double __mean)
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{
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{
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__s_ = _VSTD::sqrt(__mean_);
|
__s_ = _VSTD::sqrt(__mean_);
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__d_ = 6 * __mean_ * __mean_;
|
__d_ = 6 * __mean_ * __mean_;
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__l_ = static_cast<result_type>(__mean_ - 1.1484);
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__l_ = std::trunc(__mean_ - 1.1484);
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__omega_ = .3989423 / __s_;
|
__omega_ = .3989423 / __s_;
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double __b1_ = .4166667E-1 / __mean_;
|
double __b1_ = .4166667E-1 / __mean_;
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||||||
double __b2_ = .3 * __b1_ * __b1_;
|
double __b2_ = .3 * __b1_ * __b1_;
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@ -4627,12 +4630,12 @@ template<class _URNG>
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_IntType
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_IntType
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poisson_distribution<_IntType>::operator()(_URNG& __urng, const param_type& __pr)
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poisson_distribution<_IntType>::operator()(_URNG& __urng, const param_type& __pr)
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{
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{
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result_type __x;
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double __tx;
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uniform_real_distribution<double> __urd;
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uniform_real_distribution<double> __urd;
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if (__pr.__mean_ < 10)
|
if (__pr.__mean_ < 10)
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{
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{
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__x = 0;
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__tx = 0;
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for (double __p = __urd(__urng); __p > __pr.__l_; ++__x)
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for (double __p = __urd(__urng); __p > __pr.__l_; ++__tx)
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__p *= __urd(__urng);
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__p *= __urd(__urng);
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}
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}
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else
|
else
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@ -4642,19 +4645,19 @@ poisson_distribution<_IntType>::operator()(_URNG& __urng, const param_type& __pr
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double __u;
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double __u;
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if (__g > 0)
|
if (__g > 0)
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||||||
{
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{
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__x = static_cast<result_type>(__g);
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__tx = std::trunc(__g);
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if (__x >= __pr.__l_)
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if (__tx >= __pr.__l_)
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return __x;
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return std::__clamp_to_integral<result_type>(__tx);
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__difmuk = __pr.__mean_ - __x;
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__difmuk = __pr.__mean_ - __tx;
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||||||
__u = __urd(__urng);
|
__u = __urd(__urng);
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||||||
if (__pr.__d_ * __u >= __difmuk * __difmuk * __difmuk)
|
if (__pr.__d_ * __u >= __difmuk * __difmuk * __difmuk)
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return __x;
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return std::__clamp_to_integral<result_type>(__tx);
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}
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}
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exponential_distribution<double> __edist;
|
exponential_distribution<double> __edist;
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||||||
for (bool __using_exp_dist = false; true; __using_exp_dist = true)
|
for (bool __using_exp_dist = false; true; __using_exp_dist = true)
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||||||
{
|
{
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||||||
double __e;
|
double __e;
|
||||||
if (__using_exp_dist || __g < 0)
|
if (__using_exp_dist || __g <= 0)
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||||||
{
|
{
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double __t;
|
double __t;
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||||||
do
|
do
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||||||
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@ -4664,31 +4667,31 @@ poisson_distribution<_IntType>::operator()(_URNG& __urng, const param_type& __pr
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__u += __u - 1;
|
__u += __u - 1;
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||||||
__t = 1.8 + (__u < 0 ? -__e : __e);
|
__t = 1.8 + (__u < 0 ? -__e : __e);
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} while (__t <= -.6744);
|
} while (__t <= -.6744);
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||||||
__x = __pr.__mean_ + __pr.__s_ * __t;
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__tx = std::trunc(__pr.__mean_ + __pr.__s_ * __t);
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__difmuk = __pr.__mean_ - __x;
|
__difmuk = __pr.__mean_ - __tx;
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__using_exp_dist = true;
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__using_exp_dist = true;
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}
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}
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double __px;
|
double __px;
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double __py;
|
double __py;
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if (__x < 10)
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if (__tx < 10 && __tx >= 0)
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{
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{
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const double __fac[] = {1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040,
|
const double __fac[] = {1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040,
|
||||||
40320, 362880};
|
40320, 362880};
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||||||
__px = -__pr.__mean_;
|
__px = -__pr.__mean_;
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||||||
__py = _VSTD::pow(__pr.__mean_, (double)__x) / __fac[__x];
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__py = _VSTD::pow(__pr.__mean_, (double)__tx) / __fac[static_cast<int>(__tx)];
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}
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}
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else
|
else
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{
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{
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double __del = .8333333E-1 / __x;
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double __del = .8333333E-1 / __tx;
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__del -= 4.8 * __del * __del * __del;
|
__del -= 4.8 * __del * __del * __del;
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||||||
double __v = __difmuk / __x;
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double __v = __difmuk / __tx;
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if (_VSTD::abs(__v) > 0.25)
|
if (_VSTD::abs(__v) > 0.25)
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__px = __x * _VSTD::log(1 + __v) - __difmuk - __del;
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__px = __tx * _VSTD::log(1 + __v) - __difmuk - __del;
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||||||
else
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else
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||||||
__px = __x * __v * __v * (((((((.1250060 * __v + -.1384794) *
|
__px = __tx * __v * __v * (((((((.1250060 * __v + -.1384794) *
|
||||||
__v + .1421878) * __v + -.1661269) * __v + .2000118) *
|
__v + .1421878) * __v + -.1661269) * __v + .2000118) *
|
||||||
__v + -.2500068) * __v + .3333333) * __v + -.5) - __del;
|
__v + -.2500068) * __v + .3333333) * __v + -.5) - __del;
|
||||||
__py = .3989423 / _VSTD::sqrt(__x);
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__py = .3989423 / _VSTD::sqrt(__tx);
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}
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}
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double __r = (0.5 - __difmuk) / __pr.__s_;
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double __r = (0.5 - __difmuk) / __pr.__s_;
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double __r2 = __r * __r;
|
double __r2 = __r * __r;
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@ -4708,7 +4711,7 @@ poisson_distribution<_IntType>::operator()(_URNG& __urng, const param_type& __pr
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}
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}
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}
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}
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}
|
}
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return __x;
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return std::__clamp_to_integral<result_type>(__tx);
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}
|
}
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template <class _CharT, class _Traits, class _IntType>
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template <class _CharT, class _Traits, class _IntType>
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@ -30,6 +30,16 @@ sqr(T x)
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return x * x;
|
return x * x;
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}
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}
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void test_small_inputs() {
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std::mt19937 engine;
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std::geometric_distribution<std::int16_t> distribution(5.45361e-311);
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typedef std::geometric_distribution<std::int16_t>::result_type result_type;
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for (int i = 0; i < 1000; ++i) {
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volatile result_type res = distribution(engine);
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((void)res);
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}
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}
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void
|
void
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test1()
|
test1()
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{
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{
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||||||
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@ -296,6 +306,7 @@ int main(int, char**)
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test4();
|
test4();
|
||||||
test5();
|
test5();
|
||||||
test6();
|
test6();
|
||||||
|
test_small_inputs();
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||||||
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||||||
return 0;
|
return 0;
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}
|
}
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||||||
|
|
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@ -30,6 +30,67 @@ sqr(T x)
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||||||
return x * x;
|
return x * x;
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}
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}
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void test_bad_ranges() {
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// Test cases where the mean is around the largest representable integer for
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// `result_type`. These cases don't generate valid poisson distributions, but
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// at least they don't blow up.
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std::mt19937 eng;
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{
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std::poisson_distribution<std::int16_t> distribution(32710.9);
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||||||
|
for (int i=0; i < 1000; ++i) {
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volatile std::int16_t res = distribution(eng);
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|
((void)res);
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|
}
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|
}
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|
{
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||||||
|
std::poisson_distribution<std::int16_t> distribution(std::numeric_limits<std::int16_t>::max());
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||||||
|
for (int i=0; i < 1000; ++i) {
|
||||||
|
volatile std::int16_t res = distribution(eng);
|
||||||
|
((void)res);
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||||||
|
}
|
||||||
|
}
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||||||
|
{
|
||||||
|
std::poisson_distribution<std::int16_t> distribution(
|
||||||
|
static_cast<double>(std::numeric_limits<std::int16_t>::max()) + 10);
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||||||
|
for (int i=0; i < 1000; ++i) {
|
||||||
|
volatile std::int16_t res = distribution(eng);
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||||||
|
((void)res);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
{
|
||||||
|
std::poisson_distribution<std::int16_t> distribution(
|
||||||
|
static_cast<double>(std::numeric_limits<std::int16_t>::max()) * 2);
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||||||
|
for (int i=0; i < 1000; ++i) {
|
||||||
|
volatile std::int16_t res = distribution(eng);
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||||||
|
((void)res);
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|
}
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|
}
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||||||
|
{
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||||||
|
// We convert `INF` to `DBL_MAX` otherwise the distribution will hang.
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||||||
|
std::poisson_distribution<std::int16_t> distribution(std::numeric_limits<double>::infinity());
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||||||
|
for (int i=0; i < 1000; ++i) {
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||||||
|
volatile std::int16_t res = distribution(eng);
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||||||
|
((void)res);
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||||||
|
}
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|
}
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|
{
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||||||
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std::poisson_distribution<std::int16_t> distribution(0);
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||||||
|
for (int i=0; i < 1000; ++i) {
|
||||||
|
volatile std::int16_t res = distribution(eng);
|
||||||
|
((void)res);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
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||||||
|
{
|
||||||
|
// We convert `INF` to `DBL_MAX` otherwise the distribution will hang.
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std::poisson_distribution<std::int16_t> distribution(-100);
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||||||
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for (int i=0; i < 1000; ++i) {
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||||||
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volatile std::int16_t res = distribution(eng);
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||||||
|
((void)res);
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|
}
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||||||
|
}
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||||||
|
}
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||||||
|
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||||||
int main(int, char**)
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int main(int, char**)
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{
|
{
|
||||||
{
|
{
|
||||||
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@ -150,5 +211,6 @@ int main(int, char**)
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assert(std::abs((kurtosis - x_kurtosis) / x_kurtosis) < 0.01);
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assert(std::abs((kurtosis - x_kurtosis) / x_kurtosis) < 0.01);
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||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
return 0;
|
test_bad_ranges();
|
||||||
|
return 0;
|
||||||
}
|
}
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||||||
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