Куда я попал?
SECURITM это SGRC система, ? автоматизирующая процессы в службах информационной безопасности. SECURITM помогает построить и управлять ИСПДн, КИИ, ГИС, СМИБ/СУИБ, банковскими системами защиты.
А еще SECURITM это место для обмена опытом и наработками для служб безопасности.

CVE-2024-38359

PUBLISHED 02.08.2024

CNA: GitHub_M

Lightning Network Daemon Onion Bomb

Обновлено: 20.06.2024
The Lightning Network Daemon (lnd) - is a complete implementation of a Lightning Network node. A parsing vulnerability in lnd's onion processing logic and lead to a DoS vector due to excessive memory allocation. The issue was patched in lnd v0.17.0. Users should update to a version > v0.17.0 to be protected. Users unable to upgrade may set the `--rejecthtlc` CLI flag and also disable forwarding on channels via the `UpdateChanPolicyCommand`, or disable listening on a public network interface via the `--nolisten` flag as a mitigation.

CWE

Идентификатор Описание
CWE-20 The product receives input or data, but it does not validate or incorrectly validates that the input has the properties that are required to process the data safely and correctly.

CVSS

Оценка Severity Версия Базовый вектор
6.5 MEDIUM 3.1 CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H

Доп. Информация

Product Status

lnd
Product: lnd
Vendor: lightningnetwork
Default status: Не определен
Версии:
Затронутые версии Статус
Наблюдалось в версии < 0.17.0 affected
 

Ссылки

CISA ADP Vulnrichment

Обновлено: 21.06.2024
Этот блок содержит дополнительную информацию, предоставленную программой CVE для этой уязвимости.

SSVC

Exploitation Automatable Technical Impact Версия Дата доступа
poc no partial 2.0.3 21.06.2024

Мы используем cookie-файлы, чтобы получить статистику, которая помогает нам улучшить сервис для вас с целью персонализации сервисов и предложений. Вы может прочитать подробнее о cookie-файлах или изменить настройки браузера. Продолжая пользоваться сайтом, вы даёте согласие на использование ваших cookie-файлов и соглашаетесь с Политикой обработки персональных данных.