Accentis Content Resource Management System ctl00$cph_content$_uig_formState 跨网站脚本
| CVSS 元临时分数 | 当前攻击价格 (≈) | CTI兴趣分数 |
|---|---|---|
| 5.5 | $0-$5k | 0.00 |
摘要
在Accentis Content Resource Management System 中已发现分类为棘手的漏洞。 此漏洞会影响未知代码。 由于 参数ctl00$cph_content$_uig_formState 属于Parameter的一部分被操作,进而引发 跨网站脚本。 该漏洞被处理的名称为CVE-2015-3425, 攻击可能起始于远程, 此外还有一个漏洞可利用。
细节
在Accentis Content Resource Management System 中已发现分类为棘手的漏洞。 此漏洞会影响未知代码。 由于 参数ctl00$cph_content$_uig_formState 属于Parameter的一部分被操作,进而引发 跨网站脚本。 使用CWE来声明会导致 CWE-79 的问题。 此漏洞是在2015-11-02发现的。 此漏洞的脆弱性 2019-12-09所发布。
该漏洞被处理的名称为CVE-2015-3425, CVE是在2015-04-27分配的。 攻击可能起始于远程, 有技术细节可用。 此漏洞的受欢迎程度低于平均值。 此外还有一个漏洞可利用。 该漏洞利用已公开,可能会被利用。 目前,大约为美元 $0-$5k。 MITRE ATT&CK 项目将 T1059.007 作为攻击技术。
如果有长度,则声明为 概念验证。 可以在packetstormsecurity.com下载该漏洞利用。 该漏洞在至少 1498 天内以非公开零日漏洞的形式被利用。 作为零日漏洞,其地下市场的估计价格约为$0-$5k。
产品
供应商
名称
CPE 2.3
CPE 2.2
CVSSv4
VulDB 向量: 🔍VulDB 可靠性: 🔍
CVSSv3
VulDB 元基础分数: 5.7VulDB 元临时分数: 5.5
VulDB 基本分数: 5.3
VulDB 临时得分: 5.0
VulDB 向量: 🔍
VulDB 可靠性: 🔍
NVD 基本分数: 6.1
NVD 向量: 🔍
CVSSv2
| 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
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: 🔍
访问: 公共
状态: 概念验证
下载: 🔍
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 |
威胁情报
利益: 🔍活跃演员: 🔍
活跃的APT团体: 🔍
对策
建议: 无已知缓解措施状态: 🔍
0天时间: 🔍
时间轴
2015-04-27 🔍2015-11-02 🔍
2019-12-09 🔍
2019-12-10 🔍
2024-06-22 🔍
来源
公告: 134177状态: 未定义
CVE: CVE-2015-3425 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2015-3425
GCVE (VulDB): GCVE-100-146811
scip Labs: https://www.scip.ch/en/?labs.20161013
另见: 🔍
条目
已创建: 2019-12-10 08時38分已更新: 2024-06-22 05時14分
更改: 2019-12-10 08時38分 (38), 2019-12-10 08時43分 (17), 2024-03-09 09時12分 (4), 2024-06-22 05時14分 (22)
完整: 🔍
Cache ID: 216::103
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
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