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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 la función TEE_MACUpdate de Samsung mTower (CVE-2022-40760)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
Una vulnerabilidad de Acceso al Búfer con un Valor de Longitud Incorrecto en la función TEE_MACUpdate de Samsung mTower versiones hasta 0.3.0, permite que una aplicación confiable desencadene una Denegación de Servicio (DoS) al invocar la función TEE_MACUpdate con un valor de tamaño excesivo de chunkSize
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
21/09/2022

Vulnerabilidad en la función tee_obj_free en Samsung mTower (CVE-2022-40761)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
La función tee_obj_free en Samsung mTower versiones hasta 0.3.0, permite que una aplicación confiable desencadene una denegación de servicio (DoS) al invocar la función TEE_AllocateOperation con una disposición de la pila alterada, relacionada con utee_cryp_obj_alloc
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
08/08/2023

Vulnerabilidad en "LRNGrad" en TensorFlow (CVE-2022-35985)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "LRNGrad" le es dado un tensor de entrada "output_image" que no es 4-D, es producido un fallo de "CHECK" que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit bd90b3efab4ec958b228cd7cfe9125be1c0cf255 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 "RaggedBincount" en TensorFlow (CVE-2022-35986)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si "RaggedBincount" recibe un tensor de entrada vacío "splits", resulta en un segfault que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 7a4591fd4f065f4fa903593bc39b2f79530a74b8 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 "DenseBincount" en TensorFlow (CVE-2022-35987)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. "DenseBincount" asume que su tensor de entrada "pesos" presenta la misma forma que su tensor de entrada "input" o es de longitud 0. Una forma diferente de "weights" desencadenará un fallo de "CHECK" que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit bf4c14353c2328636a18bfad1e151052c81d5f43 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 "tf.linalg.matrix_rank" en TensorFlow (CVE-2022-35988)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Cuando "tf.linalg.matrix_rank" recibe una entrada vacía "a", el kernel de la GPU da un fallo "CHECK" que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit de GitHub c55b476aa0e0bd4ee99d0f3ad18d9d706cd1260a. 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 "MaxPool" en TensorFlow (CVE-2022-35989)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Cuando "MaxPool" recibe una matriz de entrada de tamaño de ventana "ksize" con dimensiones mayores que su tensor de entrada "input", el kernel de la GPU da un fallo "CHECK" que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 32d7bd3defd134f21a4e344c8dfd40099aaf6b18 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 "tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient" en TensorFlow (CVE-2022-35990)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Cuando "tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel_gradient" recibe una entrada "min" o "max" de rango distinto a 1, da un fallo de "CHECK" que puede desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit f3cf67ac5705f4f04721d15e485e192bb319feed 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 "RaggedTensorToVariant" en TensorFlow (CVE-2022-36018)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "RaggedTensorToVariant" le es dada una lista "rt_nested_splits" que contiene tensores de rangos diferentes a uno, es producido un fallo de "CHECK" que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit 88f93dfe691563baa4ae1e80ccde2d5c7a143821 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 "FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel" en TensorFlow (CVE-2022-36019)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannel" le son dados tensores "min" o "max" de un rango distinto a uno, 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 "QuantizeAndDequantizeV3" en TensorFlow (CVE-2022-36026)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si a "QuantizeAndDequantizeV3" le es dado un tensor de entrada "num_bits" no escalar, es producido un fallo de "CHECK" que puede ser usado para desencadenar un ataque de denegación de servicio. Hemos parcheado el problema en el commit f3f9cb38ecfe5a8a703f2c4a8fead434ef291713 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 "QuantizedRelu" o "QuantizedRelu6" en TensorFlow (CVE-2022-35979)
Fecha de publicación:
16/09/2022
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto para el aprendizaje automático. Si "QuantizedRelu" o "QuantizedRelu6" reciben entradas no escalares para "min_features" o "max_features", es producido un fallo de segmento 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
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