SourceCodester Drug Recommendation System 1.0 edit_user.php 識別子 SQLインジェクション

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-$5k1.34-

要約情報

SourceCodester Drug Recommendation System 1.0内に 重大 として分類された脆弱性が発見されました。 該当するのは 不明な関数 ファイル/drug_recommender/Admin/edit_user.phpのです。 【識別子】引数を未知の値で改ざんすることが、 SQLインジェクションを突く攻撃に繋がります}。 この脆弱性は CVE-2026-94015 として扱われます。 リモートで攻撃を実行することが可能です。 さらに、エクスプロイトが存在します。

詳細情報

SourceCodester Drug Recommendation System 1.0内に 重大 として分類された脆弱性が発見されました。 該当するのは 不明な関数 ファイル/drug_recommender/Admin/edit_user.phpのです。 【識別子】引数を未知の値で改ざんすることが、 SQLインジェクションを突く攻撃に繋がります}。 この問題をCWEでは、CWE-89 と定義しました。 この弱点は発表されました。 アドバイザリはgithub.comでダウンロードできます。

この脆弱性は CVE-2026-94015 として扱われます。 リモートで攻撃を実行することが可能です。 技術的な詳細が利用可能です。 この脆弱性の人気度は平均より低いです。 さらに、エクスプロイトが存在します。 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。 現時点では、エクスプロイトの価格は約USD $0-$5kと考えられます。 MITRE ATT&CKプロジェクトによると、攻撃手法はT1505です。

概念実証 として宣言されています。 エクスプロイトツールは github.com にダウンロードのために共有されています。 】のプラグインを提供しています。

製品情報

ベンダー

名前

バージョン

ライセンス

ウェブサイト

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: 7.3
VulDB 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情報

AVACAuCIA
💳💳💳💳💳💳
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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: 🔍

悪用情報

クラス: SQLインジェクション
CWE: CWE-89 / CWE-74 / CWE-707
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: 🔒
Google Hack: 🔒
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

2026年09月19日 勧告が公開された
2026年09月19日 +0 日 VulDBエントリが作成された
2026年09月19日 +0 日 VulDB の最終更新

ソース情報

ベンダー: sourcecodester.com

勧告: github.com
ステータス: 未定義

CVE: CVE-2026-94015 (🔒)
GCVE (CVE): GCVE-0-2026-94015
GCVE (VulDB): GCVE-100-407955
scip Labs: https://www.scip.ch/en/?labs.20161013

エントリ情報

作成済み: 2026年09月19日 17:27
変更: 2026年09月19日 17:27 (55)
完了: 🔍
提出者: anubhav106
Cache ID: 216::103

提出情報

承諾済み

  • 提出 #944860: SourceCodester Drug Recommendation System Using Machine Learning, PHP, and MySQL Database 1.0 SQL Injection (〜によって anubhav106)

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

討論

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