McAfee Data Loss Prevention Endpoint 10.0.x ePO Extension IMG Tag 跨网站脚本

CVSS 元临时分数	当前攻击价格 (≈)	CTI兴趣分数
4.4	$0-$5k	0.00

摘要信息

在McAfee Data Loss Prevention Endpoint 10.0.x中已发现了分类为棘手的漏洞。 受影响的是未知功能的组件:ePO Extension。 手动调试的 该部分从属于：IMG Tag可导致 跨网站脚本。 该漏洞的交易名称为CVE-2017-3948， 可以发起远程攻击， 没有可利用漏洞。

细节信息

在McAfee Data Loss Prevention Endpoint 10.0.x中已发现了分类为棘手的漏洞。 受影响的是未知功能的组件:ePO Extension。 手动调试的 该部分从属于：IMG Tag可导致 跨网站脚本。 使用 CWE 声明该问题会导致 CWE-79。 此错误2017-07-06已发现。 此漏洞的脆弱性 2017-06-23 (网站)所发布。 该通告可在 kc.mcafee.com 下载。

该漏洞的交易名称为CVE-2017-3948， CVE分配信息格式：2016-12-26。 可以发起远程攻击， 无技术细节可用。 该漏洞的知名度低于平均水平， 没有可利用漏洞。 目前，大约为美元 $0-$5k。 MITRE ATT&CK 项目将 T1059.007 作为攻击技术。

它被宣布为未定义。 0日漏洞的地下市场估价大致为$0-$5k。 商业漏洞扫描器Qualys能够使用插件371383 (McAfee Data Loss Prevention Endpoint Cross Site Scripting (XSS) vulnerability(SB10202))检测此问题。

产品信息

类型

• Data Loss Prevention Software

供应商

• McAfee

名称

• Data Loss Prevention Endpoint

版本

• 10.0.x

许可证

• 商业

网站

• 供应商: https://www.mcafee.com/

CPE 2.3信息

• 🔍
• 🔍
• 🔍

CPE 2.2信息

• 🔍
• 🔍
• 🔍

CVSSv4信息

VulDB 向量: 🔍
VulDB 可靠性: 🔍

CVSSv3信息

VulDB 元基础分数: 4.4
VulDB 元临时分数: 4.4

VulDB 基本分数: 3.5
VulDB 临时得分: 3.5
VulDB 向量: 🔍
VulDB 可靠性: 🔍

NVD 基本分数: 5.4
NVD 向量: 🔍

CVSSv2信息

AV	AC	Au	C	I	A
💳	💳	💳	💳	💳	💳
💳	💳	💳	💳	💳	💳
💳	💳	💳	💳	💳	💳

向量	复杂性	身份验证	保密	完整性	可用性
开锁	开锁	开锁	开锁	开锁	开锁
开锁	开锁	开锁	开锁	开锁	开锁
开锁	开锁	开锁	开锁	开锁	开锁

VulDB 基本分数: 🔍
VulDB 临时得分: 🔍
VulDB 可靠性: 🔍

NVD 基本分数: 🔍

利用信息

分类: 跨网站脚本
CWE: CWE-79 / CWE-94 / CWE-74
CAPEC: 🔍
ATT&CK: 🔍

身体的: 否
本地: 否
远程: 是

可用性: 🔍
状态: 未定义

EPSS Score: 🔍
EPSS Percentile: 🔍

价格预测: 🔍
当前价格估算: 🔍

0-Day	开锁	开锁	开锁	开锁
今天	开锁	开锁	开锁	开锁

Qualys ID: 🔍
Qualys 名称: 🔍

威胁情报信息

利益: 🔍
活跃演员: 🔍
活跃的APT团体: 🔍

对策信息

建议: 无已知缓解措施
状态: 🔍

0天时间: 🔍

时间轴信息

2016-12-26 🔍
2017-06-23 +179 日 🔍
2017-06-23 +0 日 🔍
2017-06-24 +1 日 🔍
2017-07-06 +12 日 🔍
2019-10-20 +836 日 🔍

来源信息

供应商: mcafee.com

公告: kc.mcafee.com
状态: 未定义
确认: 🔍

CVE: CVE-2017-3948 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2017-3948
GCVE (VulDB): GCVE-100-102779

OVAL: 🔍

条目信息

已创建: 2017-06-24 08時40分
已更新: 2019-10-20 09時19分
更改: 2017-06-24 08時40分 (60), 2019-10-20 09時19分 (2)
完整: 🔍
Cache ID: 216::103

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

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