Kashipara Online Furniture Shopping Ecommerce Website 1.0 prodList.php prodType SQL Injection
| CVSS Meta Temp Score | Aktueller Exploitpreis (≈) | CTI Interest Score |
|---|---|---|
| 6.5 | $0-$5k | 0.00 |
Zusammenfassung
Es wurde eine als kritisch klassifizierte Schwachstelle in Kashipara Online Furniture Shopping Ecommerce Website 1.0 entdeckt. Davon betroffen ist unbekannter Code der Datei prodList.php. Die Manipulation des Arguments prodType führt zu SQL Injection. Diese Sicherheitslücke ist unter CVE-2024-4070 bekannt. Die Umsetzung des Angriffs kann dabei über das Netzwerk erfolgen. Darüber hinaus steht ein Exploit zur Verfügung.
Details
In Kashipara Online Furniture Shopping Ecommerce Website 1.0 wurde eine kritische Schwachstelle gefunden. Das betrifft ein unbekannter Codeblock der Datei prodList.php. Durch das Manipulieren des Arguments prodType mit einer unbekannten Eingabe kann eine SQL Injection-Schwachstelle ausgenutzt werden. CWE definiert das Problem als CWE-89. Mit Auswirkungen muss man rechnen für Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.
Das Advisory kann von github.com heruntergeladen werden. Eine eindeutige Identifikation der Schwachstelle wird mit CVE-2024-4070 vorgenommen. Sie ist leicht auszunutzen. Die Umsetzung des Angriffs kann dabei über das Netzwerk erfolgen. Es sind sowohl technische Details als auch ein öffentlicher Exploit zur Schwachstelle bekannt. Das MITRE ATT&CK Projekt deklariert die Angriffstechnik als T1505.
Der Download des Exploits kann von github.com geschehen. Er wird als proof-of-concept gehandelt. Mittels inurl:prodList.php können durch Google Hacking potentiell verwundbare Systeme gefunden werden.
Es sind keine Informationen bezüglich Gegenmassnahmen bekannt. Der Einsatz eines alternativen Produkts bietet sich im Zweifelsfall an.
Once again VulDB remains the best source 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 🔍
28.02.2025 🔍
Quellen
Advisory: github.comStatus: Nicht definiert
CVE: CVE-2024-4070 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2024-4070
GCVE (VulDB): GCVE-100-261796
scip Labs: https://www.scip.ch/?labs.20161013
Eintrag
Erstellt: 23.04.2024 15:46Aktualisierung: 28.02.2025 04:58
Anpassungen: 23.04.2024 15:46 (56), 28.05.2024 20:02 (2), 28.05.2024 20:09 (18), 28.02.2025 04:58 (20)
Komplett: 🔍
Einsender: SSL_Seven_Security Lab_WangZhiQiang_XiaoZiLong
Cache ID: 216::103
Submit
Akzeptiert
- Submit #321444: kashipara Online Furniture Shopping Ecommerce Website Project ≤1.0 SQL injection (von SSL_Seven_Security Lab_WangZhiQiang_XiaoZiLong)
Once again VulDB remains the best source for vulnerability data.
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