Siemens SINEC INS bis 1.0 SP2 Update 1 UMC Server schwache Authentisierung
| CVSS Meta Temp Score | Aktueller Exploitpreis (≈) | CTI Interest Score |
|---|---|---|
| 7.8 | $0-$5k | 0.00 |
Zusammenfassung
Eine Schwachstelle, die als kritisch eingestuft wurde, wurde in Siemens SINEC INS bis 1.0 SP2 Update 1 gefunden. Hierbei betrifft es unbekannten Programmcode der Komponente UMC Server Handler. Mittels Manipulieren mit unbekannten Daten kann eine schwache Authentisierung-Schwachstelle ausgenutzt werden. Die Verwundbarkeit wird unter CVE-2023-48427 geführt. Der Angriff lässt sich über das Netzwerk starten. Es ist soweit kein Exploit verfügbar. Als bestmögliche Massnahme wird Patching empfohlen.
Details
Es wurde eine kritische Schwachstelle in Siemens SINEC INS bis 1.0 SP2 Update 1 gefunden. Betroffen hiervon ist ein unbekannter Ablauf der Komponente UMC Server Handler. Mittels Manipulieren mit einer unbekannten Eingabe kann eine schwache Authentisierung-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-295 vorgenommen. Wie sich ein erfolgreicher Angriff genau auswirkt, ist nicht bekannt. Die Zusammenfassung von CVE lautet:
A vulnerability has been identified in SINEC INS (All versions < V1.0 SP2 Update 2). Affected products do not properly validate the certificate of the configured UMC server. This could allow an attacker to intercept credentials that are sent to the UMC server as well as to manipulate responses, potentially allowing an attacker to escalate privileges.Die Schwachstelle wurde am 12.12.2023 als ssa-077170 publiziert. Das Advisory findet sich auf cert-portal.siemens.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 16.11.2023 mit CVE-2023-48427 vorgenommen. Technische Details sind nicht bekannt und ein Exploit zur Schwachstelle ist ebenfalls nicht vorhanden. Diese Schwachstelle wird durch das MITRE ATT&CK als Angriffstechnik T1587.003 bezeichnet.
Die Schwachstelle lässt sich durch das Einspielen des Patches 1.0 SP2 Update 2 lösen.
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
Produkt
Hersteller
Name
Version
Lizenz
Webseite
- Hersteller: https://www.siemens.com/
CPE 2.3
CPE 2.2
CVSSv4
VulDB Vector: 🔍VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
CVSSv3
VulDB Meta Base Score: 7.8VulDB Meta Temp Score: 7.8
VulDB Base Score: 5.6
VulDB Temp Score: 5.4
VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
NVD Base Score: 9.8
NVD Vector: 🔍
CNA Base Score: 8.1
CNA Vector (Siemens AG): 🔍
CVSSv2
| AV | AC | Au | C | I | A |
|---|---|---|---|---|---|
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| Vektor | Komplexität | Authentisierung | Vertraulichkeit | Integrität | Verfügbarkeit |
|---|---|---|---|---|---|
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
| freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
VulDB Base Score: 🔍
VulDB Temp Score: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
Exploiting
Klasse: Schwache AuthentisierungCWE: CWE-295 / CWE-287
CAPEC: 🔍
ATT&CK: 🔍
Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja
Verfügbarkeit: 🔍
Status: Nicht definiert
EPSS Score: 🔍
EPSS Percentile: 🔍
Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔍
| 0-Day | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
|---|---|---|---|---|
| Heute | freischalten | freischalten | freischalten | freischalten |
Threat Intelligence
Interesse: 🔍Aktive Akteure: 🔍
Aktive APT Gruppen: 🔍
Gegenmassnahmen
Empfehlung: PatchStatus: 🔍
0-Day Time: 🔍
Patch: 1.0 SP2 Update 2
Timeline
16.11.2023 🔍12.12.2023 🔍
12.12.2023 🔍
02.01.2024 🔍
Quellen
Hersteller: siemens.comAdvisory: ssa-077170
Status: Bestätigt
CVE: CVE-2023-48427 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2023-48427
GCVE (VulDB): GCVE-100-247539
Eintrag
Erstellt: 12.12.2023 13:26Aktualisierung: 02.01.2024 11:42
Anpassungen: 12.12.2023 13:26 (51), 02.01.2024 11:42 (11)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
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