BDU:2016-01724 (CVE-2015-6486)
Vulnerability from fstec – Published: 2016-07-21 – Updated: 2021-03-23 – View on bdu.fstec.ru No remediation information
VLAI
Title
Уязвимость встроенного программного обеспечения программируемых логических контроллеров MicroLogix 1100 и MicroLogix 1400, позволяющая нарушителю выполнить SQL-код
Summary
Уязвимость встроенного программного обеспечения программируемых логических контроллеров MicroLogix 1100 и MicroLogix 1400 связана с отсутствием защиты структуры запроса SQL. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю выполнить произвольный SQL-код, приводящий к созданию/удалению учетной записи или повышению привилегий существующей, путем отправки пользователю специально сформированной ссылки
Severity
Class
Code vulnerability
Status
Confirmed by the vendor
Exploitation
Being clarified
Incidents
Being clarified
Remediation
Being clarified
CWE
- CWE-89 - Непринятие мер по защите структуры запроса SQL (атаки типа \"внедрение SQL\")
Aliases
References
Impacted products
2 products
from 1 vendor
Vendors
Rockwell Automation Inc.
Products
MicroLogix 1400, Micrologix 1100
Versions
до B FRN 15.003 (MicroLogix 1400), до B FRN 15.000 (Micrologix 1100)
Product types
ПО программно-аппаратного средства АСУ ТП, Network appliance software
Mitigations
Использование рекомендаций:
https://ics-cert.us-cert.gov/advisories/ICSA-15-300-03
Credits
–
{
"CVSS 2.0": "AV:N/AC:L/Au:S/C:P/I:P/A:P",
"CVSS 3.0": null,
"CVSS 4.0": null,
"remediation_\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440": null,
"remediation_\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435": null,
"\u0412\u0435\u043d\u0434\u043e\u0440 \u041f\u041e": "Rockwell Automation Inc.",
"\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u041f\u041e": "\u0434\u043e B FRN 15.003 (MicroLogix 1400), \u0434\u043e B FRN 15.000 (Micrologix 1100)",
"\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u043e \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e": "\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439:\nhttps://ics-cert.us-cert.gov/advisories/ICSA-15-300-03",
"\u0414\u0430\u0442\u0430 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f": "28.10.2015",
"\u0414\u0430\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f": "23.03.2021",
"\u0414\u0430\u0442\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438": "21.07.2016",
"\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440": "BDU:2016-01724",
"\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "CVE-2015-6486, PT-2015-17",
"\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438": "\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442",
"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434\u0430",
"\u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u041f\u041e": "MicroLogix 1400, Micrologix 1100",
"\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u041e\u0421 \u0438 \u0442\u0438\u043f \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b": null,
"\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440\u043e\u0432 MicroLogix 1100 \u0438 MicroLogix 1400, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0438\u0442\u0435\u043b\u044e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c SQL-\u043a\u043e\u0434",
"\u041d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u043e\u0439\u0442\u0430": "\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f",
"\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 CWE": "\u041d\u0435\u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 SQL (\u0430\u0442\u0430\u043a\u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430 \\\"\u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 SQL\\\") (CWE-89)",
"\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u043b\u0435\u0440\u043e\u0432 MicroLogix 1100 \u0438 MicroLogix 1400 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u044b \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 SQL. \u042d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0438\u0442\u0435\u043b\u044e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 SQL-\u043a\u043e\u0434, \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e/\u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0443\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0438\u043b\u0435\u0433\u0438\u0439 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439, \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438",
"\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": null,
"\u041f\u0440\u043e\u0447\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f": "\u2013",
"\u0421\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 \u0438\u043d\u0446\u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0418\u0411": "\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f",
"\u0421\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430",
"\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f": "\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f",
"\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438": "\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f",
"\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438": "http://securitylab.ru/lab/PT-2016-17\nhttps://ics-cert.us-cert.gov/advisories/ICSA-15-300-03",
"\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u041f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c",
"\u0422\u0438\u043f \u041f\u041e": "\u041f\u041e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e-\u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0410\u0421\u0423 \u0422\u041f, \u041f\u041e \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e-\u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430",
"\u0422\u0438\u043f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 CWE": "CWE-89",
"\u0423\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 CVSS 2.0 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 6,5)"
}
Loading…
Loading…
Experimental. This forecast is provided for visualization only and may change without notice. Do not use it for operational decisions.
Forecast uses a logistic model when the trend is rising, or an exponential decay model when the trend is falling. Fitted via linearized least squares.
Sightings
| Author | Source | Type | Date | Other |
|---|
Nomenclature
- Seen: The vulnerability was mentioned, discussed, or observed by the user.
- Confirmed: The vulnerability has been validated from an analyst's perspective.
- Published Proof of Concept: A public proof of concept is available for this vulnerability.
- Exploited: The vulnerability was observed as exploited by the user who reported the sighting.
- Patched: The vulnerability was observed as successfully patched by the user who reported the sighting.
- Not exploited: The vulnerability was not observed as exploited by the user who reported the sighting.
- Not confirmed: The user expressed doubt about the validity of the vulnerability.
- Not patched: The vulnerability was not observed as successfully patched by the user who reported the sighting.
Loading…
Loading…
The MITRE ATT&CK techniques below are AI-generated suggestions, inferred from the description of the
vulnerability by the CIRCL/vulnerability-attack-technique-classification-roberta-base
model, served locally by ML-Gateway.
They have not been verified by an analyst and are provided for guidance only.
The approach is described in our paper Mapping CVEs to MITRE ATT&CK Techniques: A Curated Gold-Set Classifier and the Limits of LLM-Assisted Label Expansion.
Browse all ATT&CK techniques and the vulnerabilities related to each.
The approach is described in our paper Mapping CVEs to MITRE ATT&CK Techniques: A Curated Gold-Set Classifier and the Limits of LLM-Assisted Label Expansion.
Browse all ATT&CK techniques and the vulnerabilities related to each.
Loading…
Related by attack behaviour
Vulnerabilities whose description is nearest to this one in the vector space of the CIRCL/vulnerability-attack-technique-biencoder model. This is a similarity search over the bi-encoder space (plain cosine), not a classification, and it has no measured accuracy.
Loading…