CVE-2025-66516: Apache Tikaにおける最大深刻度の脆弱性がXML外部エンティティ注入攻撃に繋がる可能性

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12月 08, 2025 · 6 分で読めます
CVE-2025-66516: Apache Tikaにおける最大深刻度の脆弱性がXML外部エンティティ注入攻撃に繋がる可能性

CVSSスコアが最高の10.0の別の最大深刻度の脆弱性が最近の後すぐに浮上しました。 React2Shellの開示。CVE-2025-66516とラベル付けされた、Apache Tikaに影響を及ぼす重大な欠陥は、システムをXML外部エンティティ(XXE)攻撃にさらす可能性があります。

2025年には、新たに発見された脆弱性のためにApache製品が繰り返し標的にされました。年初に、 CVE-2025-24813 は、クリティカルなApache Tomcatの欠陥がどれほど迅速に武器化されるかを示しました。攻撃者は開示からわずか30時間で未パッチのサーバーでRCEを利用するために安全でない逆シリアル化を悪用しました。数カ月後、Apache Tomcatの CVE-2025-55752とCVE-2025-55754の2つの脆弱性が浮上し、再びシステムを潜在的なRCE攻撃にさらしました。2025年の終わりに、Tikaコンポーネントのセットに影響を及ぼす別のApacheのクリティカルな欠陥により、防御者は攻撃リスクを低減するために非常に迅速な対応が必要になりました。

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検出を探索

検出コンテンツは、自動的にSIEM、EDR、データレイクソリューションに変換可能であり、 MITRE ATT&CK®にマップされています。各コンテンツ項目は、 CTI 参照、攻撃タイムライン、監査構成、トレイジ推奨、および脅威調査の合理化のためのその他のメタデータといったAIネイティブの脅威インテリジェンスで強化されています。

さらに、 Uncoder AI がセキュリティチームの日常の検出エンジニアリングオペレーションを支援します。このソリューションを使用して、IOCを即座にパフォーマンス最適化されたハンティングクエリに変換し、原始的な脅威レポートから検出コードを生成し、アタックフローを視覚化し、クロスプラットフォームの翻訳を実行し、シンタックスと検出の論理をシームレスに検証するなどの機能を果たします。

CVE-2025-66516分析

新たに開示された 最大深刻度の XXE 脆弱性は、CVE-2025-66516として追跡され、次を含む複数のApache Tikaコンポーネントに影響を与えます。 tika-core (1.13–3.2.1)、 tika-pdf-module (2.0.0–3.2.1)、および tika-parsers (1.13–1.28.5)で、対応する ベンダーのアドバイザリによると、欠陥は攻撃者が悪意のあるXFAファイルをPDF内に埋め込むことによりXML外部エンティティの注入を誘発することを可能にします。

XXE インジェクションは、攻撃者がアプリケーションがXML入力を処理する方法を操作するタイプのセキュリティ欠陥です。これにより、脅威のアクターはサーバー上のファイルに不正にアクセスし、特定のシナリオではリモートでコードを実行することさえできます。

CVE-2025-66516 は、CVE-2025-54988と同じ根本的な弱点を表しているが、影響を受けるパッケージの範囲を大幅に広げています。以前のCVEでは、 tika-parser-pdf-moduleのエントリーポイントを特定しましたが、根本的な原因と修正は tika-coreに存在し、PDFパーサーのみを更新したが tika-core をバージョン3.2.2またはそれ以降にアップグレードしなかったユーザーは危険にさらされたままです。さらに、元のアドバイザリにはPDFParserが「org.apache.tika:tika-parsers」モジュールに存在する1.xリリースラインは考慮されていませんでした。

この欠陥の深刻さおよびTikaエコシステム全体にわたる影響の拡大を考慮すると、ユーザーはすべての影響を受けるモジュールをアップデートして緊急のCVE-2025-66516の緩和策を実施する必要があります。SOC Primeは、AIネイティブの検出インテリジェンスプラットフォームをキュレートしており、進化するCVEsや高プロファイル攻撃を含むどのような複雑さのサイバー脅威にも、世界中の組織がスケールアウトするのを支援します。 SOC Primeの製品スイートを活用すると、防御者は検出からシミュレーションまでのフルパイプラインをセキュリティオペレーションに直接統合し、世界最大の検出インテリジェンスデータセットを利用して最新の脅威に先んじ、革新的な Shif-Left Detection アプローチのメリットを探求してリソースの効果を最大化することができます。

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