Katalog podatności CVE

Podatność przepełnienia bufora w procedurze obsługi wywołania systemowego TraceEvent() może pozwolić lokalnemu atakującemu na ujawnienie informacji, modyfikację danych lub awarię jądra QNX Neutrino.

Podatność w Audition umożliwia zapis poza dozwolonym obszarem pamięci, co może prowadzić do wykonania dowolnego kodu w kontekście bieżącego użytkownika. Do wykorzystania podatności wymagane jest otwarcie złośliwego pliku przez ofiarę.

Podatność typu out-of-bounds write w programie Audition umożliwia zdalne wykonanie kodu w kontekście bieżącego użytkownika. Wymaga interakcji ofiary, która musi otworzyć spreparowany plik.

Produkt Audition zawiera podatność polegającą na zapisie poza dozwolonym obszarem pamięci, co może umożliwić zdalne wykonanie kodu w kontekście bieżącego użytkownika. Do wykorzystania podatności wymagana jest interakcja użytkownika, który musi otworzyć złośliwy plik.

Podatność typu out-of-bounds write w programie Audition umożliwia zdalne wykonanie kodu w kontekście bieżącego użytkownika. Wymaga interakcji ofiary, która musi otworzyć złośliwy plik.

Podatność w programie Audition umożliwia zapis poza dozwolonym obszarem pamięci, co może prowadzić do wykonania dowolnego kodu w kontekście bieżącego użytkownika. Do wykorzystania podatności wymagana jest interakcja użytkownika, który musi otworzyć złośliwy plik.

Podatność Use-After-Free w Microsoft Office Excel umożliwia nieautoryzowanemu atakującemu lokalne wykonanie kodu. Problem wynika z nieprawidłowego zarządzania pamięcią podczas przetwarzania specjalnie spreparowanych plików Excela.

Podatność na wstrzykiwanie SQL w SQL Server. Nieprawidłowa neutralizacja specjalnych elementów używanych w poleceniu SQL pozwala autoryzowanemu atakującemu na podniesienie uprawnień w sieci.

Podatność Use-After-Free w Microsoft Office umożliwia nieautoryzowanemu atakującemu lokalne wykonanie kodu. Problem wynika z nieprawidłowego zarządzania pamięcią podczas przetwarzania specjalnie spreparowanych plików.

Podatność w komponencie JsonPath frameworka Symfony pozwala atakującemu na przeprowadzenie ataku DoS poprzez przesłanie specjalnie spreparowanego wzorca do metod match() i search(). Wzorzec jest kompilowany bezpośrednio do preg_match() bez ograniczeń długości, co umożliwia wykorzystanie wyrażeń regularnych powodujących katastrofalne cofanie się (catastrophic backtracking) i przeciążenie procesora.

Podatność w Symfony ServerLogCommand pozwala zdalnemu atakującemu na wykonanie kodu PHP poprzez deserializację niesprawdzonych danych. Serwer nasłuchuje na porcie 9911 i deserializuje odebrane ramki bez uwierzytelniania ani walidacji klas.

Podatność w Symfony (wersje 7.1.0 do 7.4.12 i 8.0.12) pozwala atakującemu na przejęcie sesji uwierzytelniającej ofiary poprzez manipulację nagłówkiem Host, gdy framework.trusted_hosts nie jest skonfigurowany. Atakujący kontrolujący inną aplikację zarejestrowaną na tym samym serwerze CAS może odtworzyć bilet ofiary i uwierzytelnić się jako ona.

W bibliotece pyasn1 w wersji przed 0.6.4 typ univ.Real podczas konwersji mantysy, podstawy i wykładnika na liczbę zmiennoprzecinkową Pythona używa dokładnego potęgowania dużych liczb całkowitych. Krótki, zakodowany w BER/CER/DER ciąg REAL może zawierać bardzo duży wykładnik, co powoduje nadmierne zużycie CPU i pamięci oraz zawieszanie aplikacji podczas wywoływania prettyPrint(), str(), porównań, operacji arytmetycznych, int() lub float() na niezaufanych danych ASN.1.

Podatność w bibliotece pyasn1 przed wersją 0.6.4 powoduje kwadratową złożoność czasową dekoderów BER, CER i DER podczas przetwarzania identyfikatorów obiektów (OID) i względnych OID z wieloma łukami. Mały, spreparowany ładunek z wieloma łukami OID prowadzi do nadmiernego zużycia CPU przy każdym wywołaniu decode(), co może spowodować odmowę usługi w aplikacjach przetwarzających niezaufane dane ASN.1.

Biblioteka pyasn1 przed wersją 0.6.4 zawiera podatność w dekoderze BER, który podczas parsowania długich tagów nie ogranicza rozmiaru identyfikatora tagu, co pozwala na skonstruowanie dowolnie dużego integera z kwadratowym wzrostem kosztów CPU oraz wywołanie nieobsłużonych wyjątków ValueError w Python 3.11+.

W bibliotece Pillow (Python Imaging Library) w wersjach od 5.1.0 do 12.3.0 funkcja PdfParser.PdfStream.decode() wywołuje zlib.decompress() z rozmiarem bufora ustawionym na pole Length strumienia PDF, bez ograniczania rozmiaru zdekompresowanego wyjścia. Pozwala to na wyczerpanie pamięci przez spreparowany strumień FlateDecode PDF pochodzący z małego pliku.

Biblioteka Pillow (Python Imaging Library) przed wersją 12.3.0 zawiera podatność na zapis poza stertą (heap out-of-bounds write) w publicznym API rank-filter. Podanie bardzo dużego, nieparzystego rozmiaru filtru powoduje przepełnienie w obliczeniach wymiarów obrazu.

Podatność typu cross-site scripting (XSS) w Power BI umożliwia autoryzowanemu atakującemu przeprowadzenie ataku polegającego na fałszowaniu treści w sieci. Luka wynika z nieprawidłowej neutralizacji danych wejściowych podczas generowania stron internetowych.

W systemie plików Windows NTFS występuje przepełnienie bufora na stercie. Umożliwia to autoryzowanemu atakującemu lokalne wykonanie kodu.

W programie Window PC Manager wykryto podatność polegającą na nieprawidłowym rozwiązywaniu dowiązań przed dostępem do pliku (podążanie za dowiązaniem). Umożliwia ona autoryzowanemu atakującemu lokalne podniesienie uprawnień.