Amazon Linux AMI : graphite2 (ALAS-2017-872)

critical Nessus Plugin ID 102546

Synopsis

遠端 Amazon Linux AMI 主機缺少一個安全性更新。

描述

Graphite 2 程式庫中發生弱點 (MFSA 2017-16) 在 graphite2 中報告一個與「lz4::decompress」相關的堆積型緩衝區溢位缺陷。攻擊者可惡意利用此問題造成當機,或可能執行任意程式碼。(CVE-2017-7778) 堆積緩衝區溢位寫入「lz4::decompress」(src/Decompressor)。在 graphite2 中報告一個與「lz4::decompress」(src/Decompressor) 相關的堆積型緩衝區溢位缺陷。攻擊者可惡意利用此問題造成當機,或可能執行任意程式碼。(CVE-2017-7772)(CVE-2017-7773)「graphite2::Pass::readPass」中發生超出邊界讀取:在 graphite2 中報告一個與「graphite2::Pass::readPass」相關的超出邊界讀取缺陷。攻擊者可能會惡意利用此缺陷洩漏可能敏感的記憶體,或造成應用程式損毀。(CVE-2017-7771) 堆積緩衝區溢位讀取「graphite2::Silf::getClassGlyph」。在 graphite2 中報告一個與「graphite2::Silf::getClassGlyph」相關的超出邊界讀取缺陷。攻擊者可能會惡意利用此缺陷洩漏可能敏感的記憶體,或造成應用程式損毀。(CVE-2017-7776) 使用未初始化的記憶體「graphite2::GlyphCache::Loader::read_glyph」:在 graphite2 中報告一個與「graphite2::GlyphCache::Loader::read_glyph」相關的未初始化記憶體使用。攻擊者可能會惡意利用此缺陷,以不明的方式對使用 graphite2 之應用程式的執行造成負面影響。(CVE-2017-7777) 超出邊界讀取「graphite2::Silf::readGraphite」。在 graphite2 中報告一個與「graphite2::Silf::readGraphite」相關的超出邊界讀取缺陷。攻擊者可能會惡意利用此缺陷洩漏可能敏感的記憶體,或造成應用程式損毀。(CVE-2017-7774) 宣告錯誤「size() > n」:在 graphite2 中報告一個宣告錯誤。攻擊者可能會惡意利用此缺陷造成應用程式損毀。(CVE-2017-7775)

解決方案

執行「yum update graphite2」以更新系統。

另請參閱

https://alas.aws.amazon.com/ALAS-2017-872.html

Plugin 詳細資訊

嚴重性: Critical

ID: 102546

檔案名稱: ala_ALAS-2017-872.nasl

版本: 3.4

類型: local

代理程式: unix

已發布: 2017/8/18

已更新: 2018/8/31

支持的傳感器: Agentless Assessment, Frictionless Assessment Agent, Frictionless Assessment AWS, Nessus Agent

風險資訊

VPR

風險因素: Medium

分數: 6.7

CVSS v2

風險因素: High

基本分數: 7.5

媒介: AV:N/AC:L/Au:N/C:P/I:P/A:P

CVSS v3

風險因素: Critical

基本分數: 9.8

媒介: CVSS:3.0/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H

弱點資訊

CPE: p-cpe:/a:amazon:linux:graphite2, p-cpe:/a:amazon:linux:graphite2-debuginfo, p-cpe:/a:amazon:linux:graphite2-devel, cpe:/o:amazon:linux

必要的 KB 項目: Host/local_checks_enabled, Host/AmazonLinux/release, Host/AmazonLinux/rpm-list

修補程式發佈日期: 2017/8/17

參考資訊

CVE: CVE-2017-7771, CVE-2017-7772, CVE-2017-7773, CVE-2017-7774, CVE-2017-7775, CVE-2017-7776, CVE-2017-7777, CVE-2017-7778

ALAS: 2017-872