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 el parámetro "arrow" del filtro "sort" en Twig (CVE-2022-23614)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Twig es un lenguaje de plantillas de código abierto para PHP. Cuando está en modo sandbox, el parámetro "arrow" del filtro "sort" debe ser un cierre para evitar que atacantes puedan ejecutar funciones PHP arbitrarias. En las versiones afectadas, esta restricción no era aplicada correctamente y podía conllevar a una inyección de código PHP arbitrario. Las versiones parcheadas ahora no permiten llamar a un no cierre en el filtro "sort" como es el caso de algunos otros filtros. Es recomendado a usuarios actualizar

Gravedad CVSS v3.1: CRÍTICA

Última modificación:

07/11/2023

Vulnerabilidad en el formato "GraphDef" en TensorFlow (CVE-2022-23591)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. El formato "GraphDef" en TensorFlow no permite funciones auto recursivas. El tiempo de ejecución asume que este invariante es satisfecho. Sin embargo, un "GraphDef" que contiene un fragmento como el siguiente puede ser consumido cuando es cargado un "SavedModel". Esto resultaría en un desbordamiento de pila durante la ejecución, ya que resolver cada "NodeDef" significa resolver la propia función y sus nodos. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.8.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.7.1, TensorFlow versión 2.6.3, y TensorFlow versión 2.5.3, ya que estos también están afectados y aún están en el rango admitido

Gravedad CVSS v3.1: ALTA

Última modificación:

27/06/2023

Vulnerabilidad en Apache ActiveMQ Artemis (CVE-2022-23913)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

En Apache ActiveMQ Artemis versiones anteriores a 2.20.0 o 2.19.1, un atacante podría interrumpir parcialmente la disponibilidad (DoS) mediante el consumo no controlado de recursos de la memoria

Gravedad CVSS v3.1: ALTA

Última modificación:

07/07/2023

Vulnerabilidad en un archivo gerber o excellon en la funcionalidad parsing de Gerber Viewer y excellon DCodeNumber de KiCad EDA (CVE-2022-23947)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Se presenta una vulnerabilidad de desbordamiento de búfer en la región stack de la memoria en la funcionalidad parsing de Gerber Viewer y excellon DCodeNumber de KiCad EDA versión 6.0.1 y master commit de006fc010. Un archivo gerber o excellon especialmente diseñado puede conllevar a una ejecución de código. Un atacante puede proporcionar un archivo malicioso para desencadenar esta vulnerabilidad

Gravedad CVSS v3.1: ALTA

Última modificación:

07/11/2023

Vulnerabilidad en un archivo gerber o excellon en la funcionalidad parsing de Gerber Viewer y GCodeNumber de excellon de KiCad EDA (CVE-2022-23946)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Se presenta una vulnerabilidad de desbordamiento de búfer en la región stack de la memoria en la funcionalidad parsing de Gerber Viewer y GCodeNumber de excellon de KiCad EDA versiones 6.0.1 y master commit de006fc010. Un archivo gerber o excellon especialmente diseñado puede conllevar a una ejecución de código. Un atacante puede proporcionar un archivo malicioso para desencadenar esta vulnerabilidad

Gravedad CVSS v3.1: ALTA

Última modificación:

07/11/2023

Vulnerabilidad en un "SavedModel" en Tensorflow (CVE-2022-23582)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. Un usuario malicioso puede causar una denegación de servicio alterando un "SavedModel" de forma que "TensorByteSize" desencadene fallos de "CHECK". El constructor "TensorShape" lanza un fallo de "CHECK" si la forma es parcial o presenta un número de elementos que desborda el tamaño de un "int". El constructor "PartialTensorShape" en cambio no causa un "CHECK"-aborto si la forma es parcial, que es exactamente lo que esta función necesita para poder devolver "-1". La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.8.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.7.1, TensorFlow versión 2.6.3, y TensorFlow versión 2.5.3, ya que estos también están afectados y aún están en el rango admitido

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

10/02/2022

Vulnerabilidad en La implementación de "OpLevelCostEstimator::CalculateOutputSize" en Tensorflow (CVE-2022-23576)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. La implementación de "OpLevelCostEstimator::CalculateOutputSize" es vulnerable a un desbordamiento de enteros si un atacante puede crear una operación que involucre tensores con un número suficientemente grande de elementos. Podemos tener un número suficientemente grande de dimensiones en "output_shape.dim()" o sólo un pequeño número de dimensiones siendo lo suficientemente grande para causar un desbordamiento en la multiplicación. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.8.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.7.1, TensorFlow versión 2.6.3, y TensorFlow versión 2.5.3, ya que estos también están afectados y aún están en el rango admitido

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

10/02/2022

Vulnerabilidad en La implementación de "GetInitOp" en Tensorflow (CVE-2022-23577)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. La implementación de "GetInitOp" es vulnerable a un bloqueo causado por una desreferencia de un puntero null. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.8.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.7.1, TensorFlow versión 2.6.3, y TensorFlow versión 2.5.3, ya que estos también están afectados y aún están en el rango admitido

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

10/02/2022

Vulnerabilidad en la implementación de "ImmutableExecutorState::Initialize" en Tensorflow (CVE-2022-23578)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. Si un nodo del grafo no es válido, TensorFlow puede perder memoria en la implementación de "ImmutableExecutorState::Initialize". En este caso, establecemos "item-)kernel" como "nullptr" pero es un simple puntero "OpKernel*" por lo que la memoria que le fue asignada previamente sería filtrada. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.8.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.7.1, TensorFlow versión 2.6.3, y TensorFlow versión 2.5.3, ya que estos también están afectados y aún están en el rango admitido

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

10/02/2022

Vulnerabilidad en La implementación de "AssignOp" en Tensorflow (CVE-2022-23573)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. La implementación de "AssignOp" puede resultar en la copia de datos no inicializados a un nuevo tensor. Esto luego resulta en un comportamiento indefinido. La implementación presenta una comprobación de que el lado izquierdo de la asignación está inicializado (para minimizar el número de asignaciones), pero no comprueba que el lado derecho también está inicializado. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.8.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.7.1, TensorFlow versión 2.6.3, y TensorFlow versión 2.5.3, ya que estos también están afectados y aún están en el rango admitido

Gravedad CVSS v3.1: ALTA

Última modificación:

10/02/2022

Vulnerabilidad en un error tipográfico en "SpecializeType" en Tensorflow (CVE-2022-23574)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. Se presenta un error tipográfico en "SpecializeType" de TensorFlow que resulta en la lectura/escritura de OOB de la pila. Debido a un error tipográfico, "arg" es inicializado al "i" argumento mutable en un bucle donde el índice del bucle es "j". Por lo tanto, es posible asignar a "arg" desde fuera del vector de argumentos. Como se trata de un valor mutable del proto, permite tanto leer como escribir en datos fuera de límites. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.8.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.7.1, y TensorFlow versión 2.6.3, ya que estos también están afectados y aún están en el rango admitido

Gravedad CVSS v3.1: ALTA

Última modificación:

10/02/2022

Vulnerabilidad en La implementación "OpLevelCostEstimator::CalculateTensorSize" en Tensorflow (CVE-2022-23575)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. La implementación de "OpLevelCostEstimator::CalculateTensorSize" es vulnerable a un desbordamiento de enteros si un atacante puede crear una operación que implique un tensor con un número de elementos suficientemente grande. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.8.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.7.1, TensorFlow versión 2.6.3, y TensorFlow versión 2.5.3, ya que estos también están afectados y aún están en el rango admitido

Gravedad CVSS v3.1: MEDIA

Última modificación:

10/02/2022

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