BDU:2022-05423 (CVE-2018-16487)
Vulnerability from fstec – Published: 2022-08-31 – Updated: 2026-06-01 – View on bdu.fstec.ru Exploit publicly available Fixed
VLAI
Title
Уязвимость функций merge, mergeWith и defaultsDeep библиотеки Lodash, позволяющая нарушителю оказать воздействие на конфиденциальность, целостность и доступность защищаемой информации
Summary
Уязвимость функций merge, mergeWith и defaultsDeep библиотеки Lodash связана с неконтролируемым расходом ресурсов. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю, действующему удалённо, оказать воздействие на конфиденциальность, целостность и доступность защищаемой информации
Severity
Class
Code vulnerability
Status
Confirmed by the vendor
Exploitation
Resource manipulation
Incidents
Being clarified
Remediation
Software update
CWE
- CWE-400 - Неконтролируемый расход ресурса («Истощение ресурса»)
Aliases
References
Impacted products
2 products
from 2 vendors
Vendors
John-David Dalton, IBM Corp.
Products
lodash, IBM Planning Analytics Workspace
Versions
до 4.17.11 (lodash), до 2.0.72 (IBM Planning Analytics Workspace)
Product types
Application software
Mitigations
Обновление программного обеспечения до актуальной версии
Для программных продуктов IBM Corp.:
https://www.ibm.com/blogs/psirt/security-bulletin-ibm-planning-analytics-workspace-is-affected-by-security-vulnerabilities-14/
{
"CVSS 2.0": "AV:N/AC:M/Au:N/C:P/I:P/A:P",
"CVSS 3.0": "AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:L/I:L/A:L",
"CVSS 4.0": null,
"remediation_\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440": null,
"remediation_\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435": null,
"\u0412\u0435\u043d\u0434\u043e\u0440 \u041f\u041e": "John-David Dalton, IBM Corp.",
"\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u041f\u041e": "\u0434\u043e 4.17.11 (lodash), \u0434\u043e 2.0.72 (IBM Planning Analytics Workspace)",
"\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u043e \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e": "\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438\n\n\u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 IBM Corp.:\nhttps://www.ibm.com/blogs/psirt/security-bulletin-ibm-planning-analytics-workspace-is-affected-by-security-vulnerabilities-14/",
"\u0414\u0430\u0442\u0430 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f": "30.10.2018",
"\u0414\u0430\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f": "01.06.2026",
"\u0414\u0430\u0442\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438": "31.08.2022",
"\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440": "BDU:2022-05423",
"\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "CVE-2018-16487",
"\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0430",
"\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434\u0430",
"\u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u041f\u041e": "lodash, IBM Planning Analytics Workspace",
"\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u041e\u0421 \u0438 \u0442\u0438\u043f \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b": null,
"\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 merge, mergeWith \u0438 defaultsDeep \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Lodash, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0438\u0442\u0435\u043b\u044e \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0446\u0435\u043b\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438",
"\u041d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u043e\u0439\u0442\u0430": "\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u043e\u043c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435",
"\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 CWE": "\u041d\u0435\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430 (\u00ab\u0418\u0441\u0442\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u00bb) (CWE-400)",
"\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 merge, mergeWith \u0438 defaultsDeep \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Lodash \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u043c \u0440\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. \u042d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0438\u0442\u0435\u043b\u044e, \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e, \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0434\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0446\u0435\u043b\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0449\u0438\u0449\u0430\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438",
"\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": null,
"\u041f\u0440\u043e\u0447\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f": null,
"\u0421\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 \u0438\u043d\u0446\u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0418\u0411": "\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f",
"\u0421\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430",
"\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f": "\u041e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f",
"\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438": "\u041c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u0430\u043c\u0438",
"\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438": "https://www.ibm.com/blogs/psirt/security-bulletin-ibm-planning-analytics-workspace-is-affected-by-security-vulnerabilities-14/\nhttps://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2018-16487\nhttps://hackerone.com/reports/380873",
"\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u041f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0435\u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c",
"\u0422\u0438\u043f \u041f\u041e": "\u041f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u043e\u0435 \u041f\u041e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c",
"\u0422\u0438\u043f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 CWE": "CWE-400",
"\u0423\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 CVSS 2.0 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 6,8)\n\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 CVSS 3.0 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 5,6)"
}
Loading…
Loading…
Experimental. This forecast is provided for visualization only and may change without notice. Do not use it for operational decisions.
Forecast uses a logistic model when the trend is rising, or an exponential decay model when the trend is falling. Fitted via linearized least squares.
Sightings
| Author | Source | Type | Date | Other |
|---|
Nomenclature
- Seen: The vulnerability was mentioned, discussed, or observed by the user.
- Confirmed: The vulnerability has been validated from an analyst's perspective.
- Published Proof of Concept: A public proof of concept is available for this vulnerability.
- Exploited: The vulnerability was observed as exploited by the user who reported the sighting.
- Patched: The vulnerability was observed as successfully patched by the user who reported the sighting.
- Not exploited: The vulnerability was not observed as exploited by the user who reported the sighting.
- Not confirmed: The user expressed doubt about the validity of the vulnerability.
- Not patched: The vulnerability was not observed as successfully patched by the user who reported the sighting.
Loading…
Loading…
The MITRE ATT&CK techniques below are AI-generated suggestions, inferred from the description of the
vulnerability by the CIRCL/vulnerability-attack-technique-classification-roberta-base
model, served locally by ML-Gateway.
They have not been verified by an analyst and are provided for guidance only.
The approach is described in our paper Mapping CVEs to MITRE ATT&CK Techniques: A Curated Gold-Set Classifier and the Limits of LLM-Assisted Label Expansion.
Browse all ATT&CK techniques and the vulnerabilities related to each.
The approach is described in our paper Mapping CVEs to MITRE ATT&CK Techniques: A Curated Gold-Set Classifier and the Limits of LLM-Assisted Label Expansion.
Browse all ATT&CK techniques and the vulnerabilities related to each.
Loading…
Related by attack behaviour
Vulnerabilities whose description is nearest to this one in the vector space of the CIRCL/vulnerability-attack-technique-biencoder model. This is a similarity search over the bi-encoder space (plain cosine), not a classification, and it has no measured accuracy.
Loading…