binary-husky gpt_academic bis 3.9.0 Latex Proof-Reading debug_log.html Cross Site Scripting

CVSS Meta Temp ScoreAktueller Exploitpreis (≈)CTI Interest Score
4.4$0-$5k0.00

Zusammenfassunginfo

Eine problematische Schwachstelle wurde in binary-husky gpt_academic bis 3.9.0 ausgemacht. Es geht um eine nicht näher bekannte Funktion der Datei debug_log.html der Komponente Latex Proof-Reading Module. Mit der Manipulation mit unbekannten Daten kann eine Cross Site Scripting-Schwachstelle ausgenutzt werden. Eine eindeutige Identifikation der Schwachstelle wird mit CVE-2025-0183 vorgenommen. Der Angriff kann über das Netzwerk angegangen werden. Es gibt keinen verfügbaren Exploit.

Detailsinfo

Es wurde eine Schwachstelle in binary-husky gpt_academic bis 3.9.0 entdeckt. Sie wurde als problematisch eingestuft. Dabei betrifft es ein unbekannter Codeteil der Datei debug_log.html der Komponente Latex Proof-Reading Module. Durch das Manipulieren mit einer unbekannten Eingabe kann eine Cross Site Scripting-Schwachstelle ausgenutzt werden. Im Rahmen von CWE wurde eine Klassifizierung als CWE-79 vorgenommen. Die Auswirkungen sind bekannt für die Integrität. Die Zusammenfassung von CVE lautet:

A stored cross-site scripting (XSS) vulnerability exists in the Latex Proof-Reading Module of binary-husky/gpt_academic version 3.9.0. This vulnerability allows an attacker to inject malicious scripts into the `debug_log.html` file generated by the module. When an admin visits this debug report, the injected scripts can execute, potentially leading to unauthorized actions and data access.

Das Advisory findet sich auf huntr.com. Die Identifikation der Schwachstelle wird seit dem 02.01.2025 mit CVE-2025-0183 vorgenommen. Sie gilt als leicht ausnutzbar. Der Angriff kann über das Netzwerk erfolgen. Eine Ausnutzung erfordert, dass das Opfer eine spezifische Handlung durchführt. Es sind zwar technische Details, jedoch kein verfügbarer Exploit zur Schwachstelle bekannt. Diese Schwachstelle wird durch das MITRE ATT&CK als Angriffstechnik T1059.007 bezeichnet.

Ein Suchen von inurl:debug_log.html 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.

Produktinfo

Hersteller

Name

Version

CPE 2.3info

CPE 2.2info

CVSSv4info

VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CVSSv3info

VulDB Meta Base Score: 4.4
VulDB Meta Temp Score: 4.4

VulDB Base Score: 3.5
VulDB Temp Score: 3.5
VulDB Vector: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

CNA Base Score: 5.4
CNA Vector (@huntr_ai): 🔍

CVSSv2info

AVACAuCIA
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VektorKomplexitätAuthentisierungVertraulichkeitIntegritätVerfügbarkeit
freischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
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VulDB Base Score: 🔍
VulDB Temp Score: 🔍
VulDB Zuverlässigkeit: 🔍

Exploitinginfo

Klasse: Cross Site Scripting
CWE: CWE-79 / CWE-94 / CWE-74
CAPEC: 🔍
ATT&CK: 🔍

Physisch: Nein
Lokal: Nein
Remote: Ja

Verfügbarkeit: 🔍
Status: Nicht definiert
Google Hack: 🔍

EPSS Score: 🔍
EPSS Percentile: 🔍

Preisentwicklung: 🔍
Aktuelle Preisschätzung: 🔍

0-Dayfreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten
Heutefreischaltenfreischaltenfreischaltenfreischalten

Threat Intelligenceinfo

Interesse: 🔍
Aktive Akteure: 🔍
Aktive APT Gruppen: 🔍

Gegenmassnahmeninfo

Empfehlung: keine Massnahme bekannt
Status: 🔍

0-Day Time: 🔍

Timelineinfo

02.01.2025 🔍
20.03.2025 +77 Tage 🔍
20.03.2025 +0 Tage 🔍
01.08.2025 +134 Tage 🔍

Quelleninfo

Advisory: huntr.com
Status: Nicht definiert

CVE: CVE-2025-0183 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2025-0183
GCVE (VulDB): GCVE-100-300483

Eintraginfo

Erstellt: 20.03.2025 16:30
Aktualisierung: 01.08.2025 06:07
Anpassungen: 20.03.2025 16:30 (63), 01.08.2025 06:07 (1)
Komplett: 🔍
Cache ID: 216::103

Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.

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