| 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 |
|---|---|---|
| 6.6 | $0-$5k | 0.00 |
要約
脆弱性が PCMan FTP Server 2.0.7 内に見つかりました。この脆弱性は 重大 として分類されました。 この問題により影響を受けるのは、コンポーネント【SITE CHMOD Command Handler】の未知の機能です。 未知の値で改ざんすることが、 メモリ破損を突く攻撃に繋がります}。 この脆弱性は CVE-2025-3373 として知られています。 攻撃はリモートで開始される場合があります。 エクスプロイトは利用できません。
詳細
脆弱性が PCMan FTP Server 2.0.7 内に見つかりました。この脆弱性は 重大 として分類されました。 この問題により影響を受けるのは、コンポーネント【SITE CHMOD Command Handler】の未知の機能です。 未知の値で改ざんすることが、 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。 この脆弱性は公開されました。 アドバイザリーは fitoxs.com から入手可能です。
この脆弱性は CVE-2025-3373 として知られています。 攻撃はリモートで開始される場合があります。 入手できる技術的詳細情報はありません。 この脆弱性の一般的な利用度は平均を下回っています。 エクスプロイトは利用できません。 エクスプロイトツールは一般に公開されており、悪用される可能性があります。 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。
概念実証 であると宣言されています。 エクスプロイトツールは fitoxs.com から入手可能です。 】のプラグインを提供しています。
製品
タイプ
ベンダー
名前
バージョン
CPE 2.3
CPE 2.2
CVSSv4
VulDB ベクトル: 🔍VulDB 信頼性: 🔍
CVSSv3
VulDB ベースメタスコア: 7.3VulDB 一時的なメタスコア: 6.6
VulDB ベーススコア: 7.3
VulDB 一時的なスコア: 6.6
VulDB ベクトル: 🔍
VulDB 信頼性: 🔍
CVSSv2
| AV | AC | Au | C | I | A |
|---|---|---|---|---|---|
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 | 💳 |
| 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: 🔍
悪用
クラス: メモリ破損CWE: CWE-120 / CWE-119
CAPEC: 🔍
ATT&CK: 🔍
物理的: いいえ
ローカル: いいえ
リモート: はい
可用性: 🔍
アクセス: パブリック
ステータス: 概念実証
ダウンロード: 🔍
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
関心: 🔍アクティブアクター: 🔍
アクティブなAPTグループ: 🔍
対策
推奨: 既知の緩和策なしステータス: 🔍
0day日時: 🔍
タイムライン
2025年04月07日 🔍2025年04月07日 🔍
2025年04月07日 🔍
ソース
勧告: fitoxs.comステータス: 未定義
CVE: CVE-2025-3373 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2025-3373
GCVE (VulDB): GCVE-100-303619
scip Labs: https://www.scip.ch/en/?labs.20161013
エントリ
作成済み: 2025年04月07日 08:36変更: 2025年04月07日 08:36 (55)
完了: 🔍
提出者: Fernando Mengali
Cache ID: 216::103
提出
承諾済み
- 提出 #552274: PCMAN FTP 2.0.7 Buffer Overflow (〜によって Fernando Mengali)
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
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