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CVE-2026-57821-PoC-Exploit — 🔐 CVE-2026-57821 - Apache Fineract SQL Injection Toolkit 📚 Dos scripts de Python para pruebas de seguridad autorizadas: verifier.py (detección segura, sin extracción) y exploit.py (análisis profundo). Soporta 11 tipos de DB. Perfecto para comprender las vulnerabilidades de inyección SQL. Solo pruebas legales ⚠️ exclusivamente con fines educativos y de investigación. | Kitploit
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🔐 CVE-2026-57821 - Apache Fineract SQL Injection Toolkit 📚 Dos scripts de Python para pruebas de seguridad autorizadas: verifier.py (detección segura, sin extracción) y exploit.py (análisis profundo). Soporta 11 tipos de DB. Perfecto para comprender las vulnerabilidades de inyección SQL. Solo pruebas legales ⚠️ exclusivamente con fines educativos y de investigación.

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CVE-Picture

CVE-2026-57821 – Inyección SQL en Apache Fineract

AVISO LEGAL Y ÉTICO
Este toolkit se proporciona estrictamente con fines educativos, de formación y de pruebas de seguridad autorizadas.
El uso no autorizado contra cualquier sistema sin permiso escrito explícito es ilegal y viola las leyes de delitos informáticos.
El autor no asume ninguna responsabilidad por el uso indebido o los daños.
Usted es el único responsable de sus acciones.


Descripción general de la vulnerabilidad

CVE-2026-57821 es una vulnerabilidad de inyección SQL descubierta en el endpoint de la API de listado de oficinas de Apache Fineract.

Componente afectado

AtributoDetalle
Endpoint/api/v1/offices
ParámetroorderBy
MétodoGET
Autenticación requeridaSí (solo usuarios autenticados)
Versiones afectadasApache Fineract ≤ 1.14.0
Versión parcheadaApache Fineract 1.15.0

Cómo funciona

La vulnerabilidad existe porque el parámetro orderBy se incrusta directamente en las consultas SQL sin una sanitización adecuada. Un atacante con credenciales válidas puede inyectar subconsultas envueltas entre paréntesis () en el parámetro orderBy.

Por qué esto elude las correcciones anteriores:

  • CVE-2024-32838 introdujo un ColumnValidator para sanitizar las cláusulas ORDER BY
  • El validador no detecta subconsultas desnudas dentro de paréntesis
  • Esto permite la ejecución arbitraria de SQL dentro del contexto de ORDER BY

Ejemplo de vector de ataque:

GET /api/v1/offices?orderBy=(SELECT CASE WHEN (1=1) THEN pg_sleep(5) ELSE pg_sleep(0) END)&limit=1

Impacto potencial

ImpactoDescripción
Exfiltración de datosLa inyección SQL ciega basada en tiempo puede extraer contenido sensible de la base de datos
Denegación de servicioLas consultas pesadas pueden agotar los recursos del pool de conexiones
Divulgación de informaciónLas técnicas basadas en errores pueden revelar la estructura y los datos de la base de datos

Descubrimiento y divulgación

AtributoDetalle
Descubridor / ReporteroTerence Monteiro (Apache Fineract Team)
Fecha de divulgación pública14 de julio de 2026
Versión parcheadaApache Fineract 1.15.0
Anuncio oficialApache Mailing List
Corrección en GitHubPR #6048

Sistemas de bases de datos compatibles

Este toolkit detecta y adapta automáticamente las técnicas de explotación para 11 backends de bases de datos diferentes:

Base de datosMétodo de detecciónTécnica de explotación
PostgreSQLBasada en tiempo (pg_sleep)Ciega basada en tiempo
MySQLBasada en tiempo (SLEEP)Ciega basada en tiempo
MariaDBBasada en tiempo + @@version_commentCiega basada en tiempo
MSSQLBasada en errores (fallo de CONVERT)Basada en errores
OracleBasada en tiempo (DBMS_LOCK.SLEEP)Ciega basada en tiempo
SQLiteConsulta pesada (join cartesiano)Basada en tiempo (pesada)
FirebirdConsulta pesada (join cartesiano)Basada en tiempo (pesada)
DB2Consulta pesada (join cartesiano)Basada en tiempo (pesada)
InformixConsulta pesada (join cartesiano)Basada en tiempo (pesada)
H2Consulta pesada (join cartesiano)Basada en tiempo (pesada)
Desconocida (genérica)Fallback a PostgreSQLBasada en tiempo

Componentes del toolkit

Este proyecto proporciona dos scripts de Python para diferentes escenarios de evaluación de seguridad:

verifier.py – Herramienta de verificación segura y mínima

Propósito: Demostrar rápidamente la existencia de la vulnerabilidad sin extraer datos.

Qué hace:

  • Envía payloads de prueba específicos de cada base de datos
  • Detecta retrasos de tiempo o mensajes de error
  • Informa VULNERABLE o NOT VULNERABLE para cada tipo de base de datos
  • NO exfiltra ningún dato

** Ventajas:**

  • Extremadamente rápido (se completa en segundos)
  • Bajo riesgo legal (solo valida la presencia)
  • Ideal para el escaneo de seguridad inicial
  • Salida apta para informes de cumplimiento

** Caso de uso:** Evaluación de primera pasada para determinar si el objetivo es vulnerable.

exploit.py – Analizador de seguridad integral

Propósito: Ejercitar completamente la vulnerabilidad para extraer información de la base de datos.

Qué hace:

  • Detecta automáticamente el tipo de base de datos
  • Utiliza búsqueda binaria para extraer carácter por carácter
  • Recupera: versión, usuario actual, nombre de la base de datos, lista de tablas (configurable)
  • MSSQL: extracción basada en errores
  • Otros: extracción basada en tiempo con calibración de línea base

Ventajas:

  • Proporciona evidencia concreta del impacto
  • Demuestra el alcance completo de la vulnerabilidad
  • Registro detallado con salida codificada por colores

** Caso de uso:** Análisis de seguridad en profundidad tras la confirmación de la vulnerabilidad.

** Diferencia clave:** verifierPoC.py te indica si es vulnerable; exploit.py te muestra qué se puede extraer. Ambos cumplen roles distintos pero complementarios en un flujo de trabajo de evaluación de seguridad.


Instalación y configuración

Requisitos previos

  • Python 3.6+
  • Biblioteca requests
pip install requests

Variables de configuración

Edite las siguientes variables al inicio de ambos scripts:

VariableDescripciónValor predeterminado
TARGETURL de la API de Fineracthttp://localhost:8080/fineract-provider/api/v1/offices
USERNAMENombre de usuario para la autenticación de la APImifos
PASSWORDContraseña para la autenticación de la APIpassword
TENANT_IDIdentificador de inquilinodefault
BASE_SLEEPDuración de la pausa para pruebas basadas en tiempo (exploit.py)6
SLEEP_SECONDSDuración de la pausa para pruebas basadas en tiempo (verifier.py)5
TIMEOUTTiempo de espera de la solicitud HTTP25 (exploit) / 15 (verifier)
MAX_RETRIESNúmero de reintentos para solicitudes fallidas2

Guía de uso

exploit.py - Escaneo profundo

python3 exploit.py

Salida esperada:

CVE-2026-57821 - Apache Fineract Vulnerability Verifier
══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
@tc4dy is here :) Good Luck!

CONNECTION SUCCESS
BASELINE: 0.234s
STARTING VULNERABILITY VERIFICATION
VERIFICATION RESULTS
PostgreSQL: VULNERABLE
MySQL: NOT VULNERABLE
MariaDB: NOT VULNERABLE
Oracle: NOT VULNERABLE
MSSQL: NOT VULNERABLE
CONCLUSION: TARGET IS VULNERABLE (CVE-2026-57821 CONFIRMED)

Interpretation: If VULNERABLE appears for any database type, the target is affected.

Especificaciones técnicas

Puntuación CVSS Métrica Valor Puntuación base CVSS v3.1 8.1 (Alta) Vector CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:H Vector de ataque Red Privilegios requeridos Bajos Interacción del usuario Ninguna Puntuación EPSS

0.29% (probabilidad de explotación en un plazo de 30 días)

Mapeo CWE

CWE‑89: Neutralización incorrecta de elementos especiales utilizados en un comando SQL ('inyección SQL')

Análisis técnico en profundidad

Por qué funciona el payload

El código vulnerable en Apache Fineract 1.14.0:

Descargar herramienta