PassMark BurnInTest/OSForensics/PerformanceTest Request DirectIo32.sys リクエスト メモリ破損

CVSS 一時的なメタスコア	現在のエクスプロイト価格 (≈)	CTI注目指数
7.5	$0-$5k	0.00

要約情報

脆弱性が重大として分類され、PassMark BurnInTest, OSForensics and PerformanceTestで発見されました。 この問題により影響を受けるのは、コンポーネント【Request Handler】のライブラリ【DirectIo32.sys】内の未知の機能です。 未知の値でリクエストの一部として攻撃することが、 メモリ破損を突く攻撃に繋がります}。 この脆弱性はCVE-2020-15479として取引されています。 攻撃はローカルでアプローチされる必要があります。

詳細情報

脆弱性が重大として分類され、PassMark BurnInTest, OSForensics and PerformanceTestで発見されました。 この問題により影響を受けるのは、コンポーネント【Request Handler】のライブラリ【DirectIo32.sys】内の未知の機能です。 未知の値でリクエストの一部として攻撃することが、 メモリ破損を突く攻撃に繋がります}。 問題をCWEで宣言すると、CWE-120 になります。 この脆弱性は 2020年08月07日に公開されました。

この脆弱性はCVE-2020-15479として取引されています。 CVEのアサインは2020年07月01日に実施されました。 攻撃はローカルでアプローチされる必要があります。 技術詳細が存在します。 この脆弱性の一般的な利用度は平均を下回っています。 現時点で、脆弱性の構成から考えられる取引価格帯を約$0-$5k米ドルと算出しました。

未定義 として設定されています。 0-dayとして、アンダーグラウンドでの推定価格は$0-$5k程度でした。

製品情報

ベンダー

• PassMark

名前

• BurnInTest
• OSForensics
• PerformanceTest

CPE 2.3情報

• 🔍
• 🔍
• 🔍

CPE 2.2情報

• 🔍
• 🔍
• 🔍

CVSSv4情報

VulDB ベクトル: 🔍
VulDB 信頼性: 🔍

CVSSv3情報

VulDB ベースメタスコア: 7.6
VulDB 一時的なメタスコア: 7.6

VulDB ベーススコア: 6.3
VulDB 一時的なスコア: 6.3
VulDB ベクトル: 🔍
VulDB 信頼性: 🔍

NVD ベーススコア: 8.8
NVD ベクトル: 🔍

CVSSv2情報

AV	AC	Au	C	I	A
💳	💳	💳	💳	💳	💳
💳	💳	💳	💳	💳	💳
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ベクトル	複雑さ	認証	機密性	完全性	可用性
解除	解除	解除	解除	解除	解除
解除	解除	解除	解除	解除	解除
解除	解除	解除	解除	解除	解除

VulDB ベーススコア: 🔍
VulDB 一時的なスコア: 🔍
VulDB 信頼性: 🔍

NVD ベーススコア: 🔍

悪用情報

クラス: メモリ破損
CWE: CWE-120 / CWE-119
CAPEC: 🔍
ATT&CK: 🔍

物理的: 部分的
ローカル: はい
リモート: いいえ

可用性: 🔍
ステータス: 未定義

EPSS Score: 🔍
EPSS Percentile: 🔍

価格予測: 🔍
現在の価格評価: 🔍

0-Day	解除	解除	解除	解除
本日	解除	解除	解除	解除

脅威インテリジェンス情報

関心: 🔍
アクティブアクター: 🔍
アクティブなAPTグループ: 🔍

対策情報

推奨: 既知の緩和策なし
ステータス: 🔍

0day日時: 🔍

タイムライン情報

2020年07月01日 🔍
2020年08月07日 +37 日 🔍
2020年08月08日 +1 日 🔍
2020年08月08日 +0 日 🔍

ソース情報

ステータス: 未定義

CVE: CVE-2020-15479 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2020-15479
GCVE (VulDB): GCVE-100-159391
関連情報: 🔍

エントリ情報

作成済み: 2020年08月08日 10:06
更新済み: 2020年08月08日 10:11
変更: 2020年08月08日 10:06 (37), 2020年08月08日 10:11 (17)
完了: 🔍
Cache ID: 216::103

Be aware that VulDB is the high quality source for vulnerability data.

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