SourceCodester Gym Management System login.php user_email SQL注入
| CVSS 元临时分数 | 当前攻击价格 (≈) | CTI兴趣分数 |
|---|---|---|
| 7.9 | $0-$5k | 0.00 |
摘要
在SourceCodester Gym Management System 中已发现分类为致命的漏洞。 受此漏洞影响的是未知功能文件:login.php。 由于 参数user_email被操作,进而引发 SQL注入。 该漏洞被处理的名称为CVE-2022-2842, 攻击可能起始于远程, 此外还有一个漏洞可利用。
细节
在SourceCodester Gym Management System 中已发现分类为致命的漏洞。 受此漏洞影响的是未知功能文件:login.php。 由于 参数user_email被操作,进而引发 SQL注入。 使用CWE来声明会导致 CWE-89 的问题。 此漏洞的脆弱性 2022-08-16所发布。 该通告可在 github.com 下载。
该漏洞被处理的名称为CVE-2022-2842, 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 T1505 作为攻击技术。
如果有长度,则声明为 概念验证。 可以在github.com下载该漏洞利用。 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
许可证
网站
CPE 2.3
CPE 2.2
CVSSv4
VulDB 向量: 🔍VulDB 可靠性: 🔍
CVSSv3
VulDB 元基础分数: 8.1VulDB 元临时分数: 7.9
VulDB 基本分数: 7.3
VulDB 临时得分: 6.6
VulDB 向量: 🔍
VulDB 可靠性: 🔍
NVD 基本分数: 9.8
NVD 向量: 🔍
CNA 基本分数: 7.3
CNA 向量 (VulDB): 🔍
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: 🔍
利用
分类: SQL注入CWE: CWE-89 / CWE-74 / CWE-707
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: 🔍
Google Hack: 🔍
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
2022-08-16 🔍2022-08-16 🔍
2022-08-16 🔍
2022-09-11 🔍
来源
供应商: sourcecodester.com公告: github.com
状态: 未定义
CVE: CVE-2022-2842 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2022-2842
GCVE (VulDB): GCVE-100-206451
scip Labs: https://www.scip.ch/en/?labs.20161013
条目
已创建: 2022-08-16 13時59分已更新: 2022-09-11 16時04分
更改: 2022-08-16 13時59分 (40), 2022-09-11 15時57分 (2), 2022-09-11 16時04分 (21)
完整: 🔍
提交者: F10wers13eiCheng
Cache ID: 216::103
提交
已接受
- 提交 #43813: Gym Management System-loginpage-Sqlinjection (由 F10wers13eiCheng)
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
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