Kashipara Online Furniture Shopping Ecommerce Website 1.0 search.php txtSearch SQL Injection
| CVSS Meta Temp Score | Aktueller Exploitpreis (≈) | CTI Interest Score |
|---|---|---|
| 6.5 | $0-$5k | 0.00 |
Zusammenfassung
Eine Schwachstelle, die als kritisch eingestuft wurde, wurde in Kashipara Online Furniture Shopping Ecommerce Website 1.0 gefunden. Hierbei betrifft es unbekannten Programmcode der Datei search.php. Durch Beeinflussen des Arguments txtSearch mit unbekannten Daten kann eine SQL Injection-Schwachstelle ausgenutzt werden. Diese Schwachstelle wird als CVE-2024-4069 gehandelt. Der Angriff lässt sich über das Netzwerk starten. Ausserdem ist ein Exploit verfügbar.
Details
Es wurde eine kritische Schwachstelle in Kashipara Online Furniture Shopping Ecommerce Website 1.0 gefunden. Es betrifft unbekannter Code der Datei search.php. Mittels Manipulieren des Arguments txtSearch mit einer unbekannten Eingabe kann eine SQL Injection-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-89 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.
Das Advisory findet sich auf github.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird mit CVE-2024-4069 vorgenommen. Sie ist leicht ausnutzbar. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Es sind technische Details sowie ein öffentlicher Exploit zur Schwachstelle bekannt. Diese Schwachstelle wird durch das MITRE ATT&CK als Angriffstechnik T1505 bezeichnet.
Der Exploit wird unter github.com zur Verfügung gestellt. Er wird als proof-of-concept gehandelt. Ein Suchen von inurl:search.php lässt dank Google Hacking potentiell verwundbare Systeme finden.
Es sind keine Informationen bezüglich Gegenmassnahmen bekannt. Der Einsatz eines alternativen Produkts bietet sich im Zweifelsfall an.
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
Produkt
Typ
Hersteller
Name
Version
CPE 2.3
CPE 2.2
CVSSv4
VulDB Vector: 🔍VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
CVSSv3
VulDB Meta Base Score: 6.7VulDB Meta Temp Score: 6.5
VulDB Base Score: 6.3
VulDB Temp Score: 5.7
VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍
NVD Base Score: 7.5
NVD Vector: 🔍
CNA Base Score: 6.3
CNA Vector (VulDB): 🔍
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: 🔍
NVD Base Score: 🔍
Exploiting
Klasse: SQL InjectionCWE: CWE-89 / CWE-74 / CWE-707
CAPEC: 🔍
ATT&CK: 🔍
Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja
Verfügbarkeit: 🔍
Zugang: öffentlich
Status: Proof-of-Concept
Download: 🔍
Google Hack: 🔍
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: keine Massnahme bekanntStatus: 🔍
0-Day Time: 🔍
Timeline
23.04.2024 🔍23.04.2024 🔍
23.04.2024 🔍
05.03.2025 🔍
Quellen
Advisory: github.comStatus: Nicht definiert
CVE: CVE-2024-4069 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2024-4069
GCVE (VulDB): GCVE-100-261795
scip Labs: https://www.scip.ch/?labs.20161013
Eintrag
Erstellt: 23.04.2024 15:46Aktualisierung: 05.03.2025 23:14
Anpassungen: 23.04.2024 15:46 (56), 28.05.2024 19:45 (2), 28.05.2024 19:54 (18), 05.03.2025 23:14 (20)
Komplett: 🔍
Einsender: SSL_Seven_Security Lab_WangZhiQiang_XiaoZiLong
Cache ID: 216::103
Submit
Akzeptiert
- Submit #321443: kashipara Online Furniture Shopping Ecommerce Website Project ≤1.0 SQL Injection (von SSL_Seven_Security Lab_WangZhiQiang_XiaoZiLong)
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
Bisher keine Kommentare. Sprachen: de + en.
Bitte loggen Sie sich ein, um kommentieren zu können.