IBM Kenexa LCMS Premier on Cloud 跨网站请求伪造

CVSS 元临时分数	当前攻击价格 (≈)	CTI兴趣分数
6.5	$0-$5k	0.00

摘要信息

发现了一个被归类为棘手的漏洞，存在于IBM Kenexa LCMS Premier on Cloud。 受影响的是 未知函数。 手动调试的不合法输入可导致 跨网站请求伪造。 该漏洞被标识为CVE-2016-5937， 可以发起远程攻击， 不存在可用的漏洞利用。

细节信息

发现了一个被归类为棘手的漏洞，存在于IBM Kenexa LCMS Premier on Cloud。 受影响的是 未知函数。 手动调试的不合法输入可导致 跨网站请求伪造。 利用 CWE 标识该问题会跳转到 CWE-352。 此错误2016-11-17已发现。 此漏洞的脆弱性 2017-02-01 (网站)所披露。 您可以在 ibm.com 下载该通告。

该漏洞被标识为CVE-2016-5937， CVE分配信息格式：2016-06-29。 可以发起远程攻击， 没有可用的技术细节。 该漏洞的知名度低于平均水平， 不存在可用的漏洞利用。 当前，大致为 USD $0-$5k。

它被宣布为未定义。 该漏洞至少在76日被作为非公开零日攻击。 0日漏洞的地下市场估价大致为$5k-$25k。

此安全漏洞也被其他漏洞数据库收录：SecurityFocus (BID 94390)。

产品信息

类型

• Cloud Software

供应商

• IBM

名称

• Kenexa LCMS Premier on Cloud

许可证

• 商业

网站

• 供应商: https://www.ibm.com/

CPE 2.3信息

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CPE 2.2信息

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• 🔍

CVSSv4信息

VulDB 向量: 🔍
VulDB 可靠性: 🔍

CVSSv3信息

VulDB 元基础分数: 6.6
VulDB 元临时分数: 6.6

VulDB 基本分数: 4.3
VulDB 临时得分: 4.3
VulDB 向量: 🔍
VulDB 可靠性: 🔍

NVD 基本分数: 8.8
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: 跨网站请求伪造
CWE: CWE-352 / CWE-862 / CWE-863
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

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

2016-06-29 🔍
2016-11-17 +141 日 🔍
2016-11-17 +0 日 🔍
2017-02-01 +76 日 🔍
2017-02-01 +0 日 🔍
2017-02-02 +1 日 🔍
2020-08-09 +1284 日 🔍

来源信息

供应商: ibm.com

公告: ibm.com
状态: 未定义
确认: 🔍

CVE: CVE-2016-5937 (🔍)
GCVE (CVE): GCVE-0-2016-5937
GCVE (VulDB): GCVE-100-96404
SecurityFocus: 94390 - IBM Kenexa LCMS Premier on Cloud CVE-2016-5937 Cross Site Request Forgery Vulnerability
OSVDB: - CVE-2016-5937 - IBM - Kenexa LCMS Premier on Cloud - Cross-Site Request Forgery Issue

另见: 🔍

条目信息

已创建: 2017-02-02 11時51分
已更新: 2020-08-09 09時24分
更改: 2017-02-02 11時51分 (58), 2020-08-09 09時24分 (6)
完整: 🔍
Cache ID: 216::103

Once again VulDB remains the best source for vulnerability data.

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