Instituto Nacional de ciberseguridad. Sección Incibe
Instituto Nacional de Ciberseguridad. Sección INCIBE-CERT

Vulnerabilidades

Con el objetivo de informar, advertir y ayudar a los profesionales sobre las últimas vulnerabilidades de seguridad en sistemas tecnológicos, ponemos a disposición de los usuarios interesados en esta información una base de datos con información en castellano sobre cada una de las últimas vulnerabilidades documentadas y conocidas.

Este repositorio con más de 75.000 registros esta basado en la información de NVD (National Vulnerability Database) – en función de un acuerdo de colaboración – por el cual desde INCIBE realizamos la traducción al castellano de la información incluida. En ocasiones este listado mostrará vulnerabilidades que aún no han sido traducidas debido a que se recogen en el transcurso del tiempo en el que el equipo de INCIBE realiza el proceso de traducción.

Se emplea el estándar de nomenclatura de vulnerabilidades CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), con el fin de facilitar el intercambio de información entre diferentes bases de datos y herramientas. Cada una de las vulnerabilidades recogidas enlaza a diversas fuentes de información así como a parches disponibles o soluciones aportadas por los fabricantes y desarrolladores. Es posible realizar búsquedas avanzadas teniendo la opción de seleccionar diferentes criterios como el tipo de vulnerabilidad, fabricante, tipo de impacto entre otros, con el fin de acortar los resultados.

Mediante suscripción RSS o Boletines podemos estar informados diariamente de las últimas vulnerabilidades incorporadas al repositorio.

Vulnerabilidad en el archivo /lib/inventory/inventoryView.php en TestLink (CVE-2022-35194)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
Se ha detectado que TestLink versión v1.9.20, contiene una vulnerabilidad de tipo cross-site scripting (XSS) almacenada por medio del archivo /lib/inventory/inventoryView.php
Gravedad CVSS v3.1: MEDIA
Última modificación:
21/09/2022

Vulnerabilidad en la aplicación Honeywell SoftMaster (CVE-2022-2333)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
Si un atacante logra engañar a un usuario válido para que cargue una DLL maliciosa, el atacante puede lograr la ejecución de código en el contexto y los permisos de la aplicación Honeywell SoftMaster versión 4.51
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
21/09/2022

Vulnerabilidad en Honeywell SoftMaster (CVE-2022-2332)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
Un atacante local no privilegiado puede escalar a privilegios de administrador en Honeywell SoftMaster versión 4.51, debido a una asignación no segura de permisos
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
21/09/2022

Vulnerabilidad en Zoom On-Premise Meeting Connector MMR (CVE-2022-28758)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
Zoom On-Premise Meeting Connector MMR versiones anteriores a 4.8.20220815.130, contiene una vulnerabilidad de control de acceso inapropiada. Como resultado, un actor malicioso podría obtener la transmisión de audio y vídeo de una reunión a la que no estaba autorizado a unirse y causar otras interrupciones en la reunión
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
21/09/2022

Vulnerabilidad en "QuantizedMatMul" en TensorFlow (CVE-2022-35973)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si "QuantizedMatMul" recibe una entrada no escalar para: "min_a", "max_a", "min_b", o "max_b" resulta en un segfault que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit de GitHub aca766ac7693bf29ed0df55ad6bfcc78f35e7f48. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.10.0. También seleccionaremos este compromiso en TensorFlow versión 2.9.1, TensorFlow versión 2.8.1, y TensorFlow versión 2.7.2, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango admitido. No se presentan mitigaciones conocidas para este problema
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/09/2022

Vulnerabilidad en "QuantizeDownAndShrinkRange" en TensorFlow (CVE-2022-35974)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si "QuantizeDownAndShrinkRange" recibe entradas no escalares para "input_min" o "input_max", resulta en un segfault que puede usarse para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 73ad1815ebcfeb7c051f9c2f7ab5024380ca8613 de GitHub. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.10.0. También seleccionaremos este compromiso en TensorFlow versión 2.9.1, TensorFlow versión 2.8.1, y TensorFlow versión 2.7.2, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango admitido. No se presentan mitigaciones conocidas para este problema
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/09/2022

Vulnerabilidad en "QuantizedBiasAdd" en TensorFlow (CVE-2022-35972)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "QuantizedBiasAdd" le son dados los tensores "min_input", "max_input", "min_bias", "max_bias" de un rango distinto de cero, resulta en un segfault que puede usarse para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 785d67a78a1d533759fcd2f5e8d6ef778de849e0 de GitHub. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.10.0. También seleccionaremos este compromiso en TensorFlow versión 2.9.1, TensorFlow versión 2.8.1, y TensorFlow versión 2.7.2, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango admitido. No se presentan mitigaciones conocidas para este problema
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/09/2022

Vulnerabilidad en la implementación de "Conv2DBackpropInput" en TensorFlow (CVE-2022-35969)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. La implementación de "Conv2DBackpropInput" requiere que "input_sizes" sea de 4 dimensiones. De lo contrario, da un fallo "CHECK" que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 50156d547b9a1da0144d7babe665cf690305b33c de GitHub. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.10.0. También seleccionaremos este compromiso en TensorFlow versión 2.9.1, TensorFlow versión 2.8.1, y TensorFlow versión 2.7.2, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango admitido. No se presentan mitigaciones conocidas para este problema
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/09/2022

Vulnerabilidad en "QuantizedInstanceNorm" en TensorFlow (CVE-2022-35970)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "QuantizedInstanceNorm" le son dados tensores "x_min" o "x_max" de un rango distinto de cero, resulta en un segfault que puede usarse para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 785d67a78a1d533759fcd2f5e8d6ef778de849e0 de GitHub. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.10.0. También seleccionaremos este compromiso en TensorFlow versión 2.9.1, TensorFlow versión 2.8.1, y TensorFlow versión 2.7.2, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango admitido. No se presentan mitigaciones conocidas para este problema
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/09/2022

Vulnerabilidad en "FakeQuantWithMinMaxVars" en TensorFlow (CVE-2022-35971)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "FakeQuantWithMinMaxVars" le son dados tensores "min" o "max" de un rango distinto de cero, es producido un fallo de "CHECK" que puede usarse para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 785d67a78a1d533759fcd2f5e8d6ef778de849e0 de GitHub. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.10.0. También seleccionaremos este compromiso en TensorFlow versión 2.9.1, TensorFlow versión 2.8.1, y TensorFlow versión 2.7.2, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango admitido. No se presentan mitigaciones conocidas para este problema
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/09/2022

Vulnerabilidad en "QuantizedAvgPool" en TensorFlow (CVE-2022-35966)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "QuantizedAvgPool" le son dados tensores "min_input" o "max_input" de un rango distinto de cero, es producido un segfault que puede usarse para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 7cdf9d4d2083b739ec81cfdace546b0c99f50622 de GitHub. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.10.0. También seleccionaremos este compromiso en TensorFlow versión 2.9.1, TensorFlow versión 2.8.1, y TensorFlow versión 2.7.2, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango admitido. No se presentan mitigaciones conocidas para este problema
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/09/2022

Vulnerabilidad en "QuantizedAdd" en TensorFlow (CVE-2022-35967)

Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "QuantizedAdd" le son dados tensores "min_input" o "max_input" de un rango distinto de cero, resulta en un segfault que puede usarse para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 49b3824d83af706df0ad07e4e677d88659756d89 de GitHub. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.10.0. También seleccionaremos este compromiso en TensorFlow versión 2.9.1, TensorFlow versión 2.8.1, y TensorFlow versión 2.7.2, ya que estos también están afectados y todavía están en el rango admitido. No se presentan mitigaciones conocidas para este problema
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/09/2022