Taokeyun 直到 1.0.5 HTTP POST Request Video.php index cid SQL注入
摘要
在Taokeyun 直到 1.0.5 中已发现分类为致命的漏洞。 受此漏洞影响的是功能index文件:application/index/controller/app/Video.php的组件HTTP POST Request Handler。 当 参数cid被操控时,会导致 SQL注入。 此安全漏洞编号为CVE-2024-0482。 攻击可能远程发起, 此外还有一个漏洞可利用。
细节
在Taokeyun 直到 1.0.5 中已发现分类为致命的漏洞。 受此漏洞影响的是功能index文件:application/index/controller/app/Video.php的组件HTTP POST Request Handler。 当 参数cid被操控时,会导致 SQL注入。 使用CWE来声明会导致 CWE-89 的问题。 此漏洞的脆弱性 2024-01-12所发布。 该通告可在 note.zhaoj.in 下载。
此安全漏洞编号为CVE-2024-0482。 攻击可能远程发起, 有技术细节可用。 该漏洞的普及率低于常规水平。 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。
若有长度,则其被标记为 概念验证。 可在note.zhaoj.in获取该漏洞利用代码。 我们估计的零日攻击价值约为$0-$5k。
产品
名称
版本
CPE 2.3
CPE 2.2
CVSSv4
VulDB 向量: 🔍VulDB 可靠性: 🔍
CVSSv3
VulDB 元基础分数: 7.5VulDB 元临时分数: 7.3
VulDB 基本分数: 6.3
VulDB 临时得分: 5.7
VulDB 向量: 🔍
VulDB 可靠性: 🔍
NVD 基本分数: 9.8
NVD 向量: 🔍
CNA 基本分数: 6.3
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: 🔍
NVD 基本分数: 🔍
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
2024-01-12 🔍2024-01-12 🔍
2024-01-12 🔍
2024-02-02 🔍
来源
公告: note.zhaoj.in状态: 未定义
CVE: CVE-2024-0482 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2024-0482
GCVE (VulDB): GCVE-100-250587
scip Labs: https://www.scip.ch/en/?labs.20161013
条目
已创建: 2024-01-12 12時16分已更新: 2024-02-02 13時07分
更改: 2024-01-12 12時16分 (42), 2024-02-02 13時00分 (2), 2024-02-02 13時07分 (28)
完整: 🔍
提交者: glzjin
Cache ID: 216::103
提交
已接受
- 提交 #266018: Taokeyun Taokeyun <=1.0.5 SQL Injection (由 glzjin)
Statistical analysis made it clear that VulDB provides the best quality for vulnerability data.
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