Vulnerabilidades

Con el objetivo de informar, advertir y ayudar a los profesionales sobre las ultimas 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 ultimas 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 ultimas vulnerabilidades incorporadas al repositorio.

Vulnerabilidad en NextAuth.js (next-auth) (CVE-2022-29214)

Fecha de publicación:

21/05/2022

Idioma:

Español

NextAuth.js (next-auth) es una solución de autenticación de código abierto para aplicaciones Next.js. En versiones anteriores a 3.29.3 y 4.3.3, se presenta una vulnerabilidad de redireccionamiento abierto cuando el desarrollador implementa un proveedor OAuth 1. Las versiones 3.29.3 y 4.3.3 contienen un parche para este problema. Los mantenedores recomiendan añadir una determinada configuración a la opción "callbacks" como mitigación para aquellos que no puedan actualizar

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

07/06/2022

Vulnerabilidad en Pion DTLS (CVE-2022-29189)

Fecha de publicación:

21/05/2022

Idioma:

Español

Pion DTLS es una implementación Go de la Seguridad de la Capa de Transporte de Datagramas. En versiones anteriores a 2.1.4, un búfer que era usado para el tráfico de red entrante no tenía límite superior. Pion DTLS almacenaba en el búfer todo el tráfico de red procedente del usuario remoto hasta que era completado el handshake o era agotado el tiempo. Un atacante podría aprovechar esto para causar un uso excesivo de la memoria. La versión 2.1.4 contiene un parche para este problema. Actualmente no se conocen mitigaciones disponibles

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

03/06/2022

Vulnerabilidad en las macros para escribir aserciones en TensorFlow (CVE-2022-29209)

Fecha de publicación:

21/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En versiones anteriores a 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4, las macros que TensorFlow usa para escribir aserciones (por ejemplo, "CHECK_LT", "CHECK_GT", etc.) presentan una lógica incorrecta cuando comparan valores "size_t" e "int". Debido a las reglas de conversión de tipos, varias de las macros eran desencadenadas incorrectamente. Las versiones 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4 contienen un parche para este problema

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

03/06/2022

Vulnerabilidad en la herramienta "saved_model_cli" en TensorFlow (CVE-2022-29216)

Fecha de publicación:

21/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En versiones anteriores a 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4, la herramienta "saved_model_cli" de TensorFlow es vulnerable a una inyección de código. Esto puede ser usado para abrir un shell inverso. Esta ruta de código fue mantenida por razones de compatibilidad, ya que los mantenedores tenían varios casos de prueba en los que eran usadas expresiones numpy como argumentos. Sin embargo, dado que la herramienta siempre es ejecutada manualmente, el impacto de esto no es grave. Los mantenedores han eliminado el argumento "safe=False", por lo que todo el análisis sea realizado sin llamar a "eval". El parche está disponible en las versiones 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4

Gravedad CVSS v3.1: ALTA

Última modificación:

03/06/2022

Vulnerabilidad en la implementación de "tf.histogram_fixed_width" en TensorFlow (CVE-2022-29211)

Fecha de publicación:

21/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En versiones anteriores a 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4, la implementación de "tf.histogram_fixed_width" es vulnerable a un fallo cuando el array de valores contiene elementos "Not a Number" ("NaN"). La implementación asume que todas las operaciones de punto flotante están definidas y entonces convierte un resultado de punto flotante a un índice entero. Si "values" contiene "NaN" entonces el resultado de la división sigue siendo "NaN" y la conversión a "int32" resultaría en un bloqueo. Esto sólo ocurre en la implementación de la CPU. Las versiones 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4 contienen un parche para este problema

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

03/06/2022

Vulnerabilidad en algunos modelos TFLite creados con el convertidor de modelos TFLite en TensorFlow (CVE-2022-29212)

Fecha de publicación:

21/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En versiones anteriores a 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4, algunos modelos TFLite creados con el convertidor de modelos TFLite eran bloqueados cuando eran cargados en el intérprete TFLite. El culpable es que durante la cuantificación la escala de los valores podía ser mayor que 1 pero el código siempre asumía una escala de subunidades. Así, como el código llamaba a "QuantizeMultiplierSmallerThanOneExp", la aserción "TFLITE_CHECK_LT" era disparada y abortaba el proceso. Las versiones 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4 contienen un parche para este problema

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

03/06/2022

Vulnerabilidad en la función hash "TensorKey" en TensorFlow (CVE-2022-29210)

Fecha de publicación:

21/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En la versión 2.8.0, la función hash "TensorKey" usaba el total estimado de "AllocatedBytes()", que (a) es una estimación por tensor, y (b) es una función hash muy pobre para constantes (por ejemplo, "int32_t"). También intentó acceder a bytes individuales del tensor mediante "tensor.data()" de tamaño "AllocatedBytes()". Esto conllevaba a fallos de ASAN porque "AllocatedBytes()" es una estimación del total de bytes asignados por un tensor, incluyendo cualquier construcción apuntada (por ejemplo, cadenas), y no es referido a bytes contiguos en el buffer ".data()". Los detectores no podían usar este vector de bytes de todos modos porque tipos como "tstring" incluyen punteros, mientras que ellos necesitaban hacer un hash de los valores de las cadenas por sí mismos. Este problema está parcheado en Tensorflow versiones 2.9.0 y 2.8.1

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

28/06/2023

Vulnerabilidad en "tf.compat.v1.signal.rfft2d" y "tf.compat.v1.signal.rfft3d" en TensorFlow (CVE-2022-29213)

Fecha de publicación:

21/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En versiones anteriores a 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4, "tf.compat.v1.signal.rfft2d" y "tf.compat.v1.signal.rfft3d" carecen de comprobación de entrada y, bajo determinadas condiciones, pueden provocar bloqueos (debido a fallos de "CHECK"). Las versiones 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4 contienen un parche para este problema

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

21/07/2023

Vulnerabilidad en un enlace simbólico del hook OMD en Checkmk (CVE-2022-31258)

Fecha de publicación:

20/05/2022

Idioma:

Español

En Checkmk versiones anteriores a 1.6.0p29, 2.x anteriores a 2.0.0p25, y 2.1.x anteriores a 2.1.0b10, un usuario del sitio puede escalar a root editando un enlace simbólico del hook OMD

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

23/07/2024

Vulnerabilidad en la implementación de "tf.raw_ops.EditDistance" en TensorFlow (CVE-2022-29208)

Fecha de publicación:

20/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En versiones anteriores a 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4, la implementación de "tf.raw_ops.EditDistance" presenta una comprobación incompleta. Los usuarios pueden pasar valores negativos para causar una denegación de servicio basada en un fallo de segmentación. En múltiples lugares a lo largo del código, puede calcularse un índice para una operación de escritura. Sin embargo, la comprobación existente sólo comprueba el límite superior del array. Por lo tanto, es posible escribir antes de la matriz al masajear la entrada para generar valores negativos para "loc". Las versiones 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4 contienen un parche para este problema

Gravedad CVSS v3.1: ALTA

Última modificación:

03/06/2022

Vulnerabilidad en la implementación de "tf.raw_ops.SpaceToBatchND" en TensorFlow (CVE-2022-29203)

Fecha de publicación:

20/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En versiones anteriores a 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4, la implementación de "tf.raw_ops.SpaceToBatchND" (en todos los backends como XLA y kernels manuscritos) es vulnerable a un desbordamiento de enteros: El resultado de este desbordamiento de enteros es usado para asignar el tensor de salida, por lo que es obtenido una denegación de servicio por medio de un fallo de "CHECK" (fallo de aserción), como en TFSA-2021-198. Las versiones 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4 contienen un parche para este problema

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

02/06/2022

Vulnerabilidad en la implementación de "tf.raw_ops.UnsortedSegmentJoin" en TensorFlow (CVE-2022-29204)

Fecha de publicación:

20/05/2022

Idioma:

Español

TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. En versiones anteriores a 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4, la implementación de "tf.raw_ops.UnsortedSegmentJoin" no comprobaba completamente los argumentos de entrada. Esto resulta en un fallo de "CHECK" que puede usarse para desencadenar un ataque de denegación de servicio. El código asume que "num_segments" es un escalar positivo, pero no lo comprueba. Dado que este valor es usado para asignar el tensor de salida, un valor negativo resulta en un fallo de "CHECK" (fallo de aserción), según TFSA-2021-198. Las versiones 2.9.0, 2.8.1, 2.7.2 y 2.6.4 contienen un parche para este problema

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

25/06/2025

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