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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 "SparseReshape" en TensorFlow (CVE-2021-29611)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Una comprobación incompleta en "SparseReshape" resulta en una denegación de servicio basada en un fallo "CHECK". La implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/e87b51ce05c3eb172065a6ea5f48415854223285/tensorflow/core/kernels/sparse_reshape_op.cc#L40) no presenta comprobación de que los argumentos de entrada especifiquen un tensor disperso válido. La corrección será incluída en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow 2.4.2 y TensorFlow 2.3.3, ya que estas son las únicas versiones afectadas
Gravedad CVSS v3.1: MEDIA
Última modificación:
18/05/2021

Vulnerabilidad en "SparseAdd" en TensorFlow (CVE-2021-29609)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Una comprobación incompleta en "SparseAdd" resulta en que los atacantes puedan explotar el comportamiento indefinido (desreferenciar punteros nulls), así como escribir fuera de límites de los datos asignados a la pila. La implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/656e7673b14acd7835dc778867f84916c6d1cac2/tensorflow/core/kernels/sparse_add_op.cc) presenta un gran conjunto de comprobación para las dos entradas de tensor dispersas (6 tensores en total), pero no comprobar que los tensores no estén vacíos o que la segunda dimensión de "*_indices" coincida con el tamaño de "*_shape" correspondiente. Esto permite a los atacantes enviar triples de tensor que representan tensores dispersos no comprobados para abusar de supuestos de código que no están protegidos por comprobación. La corrección será incluída en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commits en TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 y TensorFlow 2.1.4, ya que también están afectadas y aún se encuentran en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación del operador "Split" TFLite en TensorFlow (CVE-2021-29599)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. La implementación del operador "Split" TFLite es vulnerable a un error de división por cero (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/e2752089ef7ce9bcf3db0ec618ebd23ea119d0c7/tensorflow/lite/kernels/split.cc#L63-L65). Un atacante puede diseñar un modelo tal que "num_splits" sea 0. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación del operador TFLite "EmbeddingLookup" en TensorFlow (CVE-2021-29596)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. La implementación del operador TFLite "EmbeddingLookup" es vulnerable a un error de división por cero (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/e4b29809543b250bc9b19678ec4776299dd569ba/tensorflow/lite/kernels/embedding_lookup.cc#L73-L74). Un atacante puede diseñar un modelo de modo que la primera dimensión de la entrada de "value" sea 0. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en el operador "Reshape" en TensorFlow (CVE-2021-29592)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. La corrección para CVE-2020-15209 (https://cve.mitre.org/cgi-bin/cvename.cgi?name=CVE-2020-15209) pasó por alto el caso cuando la forma objetivo del operador "Reshape" viene dada por los elementos de un tensor 1-D. Como tal, la solución para la vulnerabilidad (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/9c1dc920d8ffb4893d6c9d27d1f039607b326743/tensorflow/lite/core/subgraph.cc#L1062-L1074) permitió pasar un tensor respaldado por un búfer null con un Forma 1D. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación del operador TFLite "BatchToSpaceNd" en TensorFlow (CVE-2021-29593)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. La implementación del operador TFLite "BatchToSpaceNd" es vulnerable a un error de división por cero (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/b5ed552fe55895aee8bd8b191f744a069957d18d/tensorflow/lite/kernels/batch_to_space_ndL.cc#L). Un atacante puede diseñar un modelo tal que una dimensión de la entrada del "block" sea 0. Por lo tanto, el valor correspondiente en "block_shape" es 0. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en el código de convolución de TFLite en TensorFlow (CVE-2021-29594)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. El código de convolución de TFLite (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/09c73bca7d648e961dd05898292d91a8322a9d45/tensorflow/lite/kernels/conv.cc) presenta una división múltiple donde el usuario controla el divisor y no se comprueba que sea distinto de cero. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en La implementación del operador TFLite "OneHot" en TensorFlow (CVE-2021-29600)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. La implementación del operador TFLite "OneHot" es vulnerable a un error de división por cero (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/f61c57bd425878be108ec787f4d96390579fb83e/tensorflow/lite/kernels/one_hot.cc#L68-L72). Un atacante puede diseñar un modelo de modo que al menos una de las dimensiones de "índices" sea 0. A su vez, el valor de "prefix_dim_size" se convertiría en 0. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación de TFLite de la concatenación en TensorFlow (CVE-2021-29601)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. La implementación de TFLite de la concatenación es vulnerable a un problema de desbordamiento de enteros (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/7b7352a724b690b11bfaae2cd54bc3907daf6285/tensorflow/lite/kernels/concatenation.cc#L70-L76). Un atacante puede diseñar un modelo tal que las dimensiones de una de las entradas de concatenación desborden los valores de "int". TFLite usa "int" para representar las dimensiones del tensor, mientras que TF usa "int64". Por lo tanto, los modelos TF válidos pueden desencadenar un desbordamiento de enteros cuando se convierten al formato TFLite. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación del operador TFLite "SVDF" en TensorFlow (CVE-2021-29598)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. La implementación del operador TFLite "SVDF" es vulnerable a un error de división por cero (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/7f283ff806b2031f407db64c4d3edcda8fb9f9f5/tensorflow/lite/kernels/svdf.cc#L99-L102). Un atacante puede diseñar un modelo tal que "params-)rank" sea 0. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación del operador TFLite "SpaceToBatchNd" en TensorFlow (CVE-2021-29597)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. La implementación del operador TFLite "SpaceToBatchNd" es [vulnerable a un error de división por cero] (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/412c7d9bb8f8a762c5b266c9e73bfa165f29aac8/tensorflow/lite/kernels/space_to_batch_nd.83) . Un atacante puede diseñar un modelo tal que una dimensión de la entrada del "block" sea 0. Por lo tanto, el valor correspondiente en "block_shape" es 0. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2, TensorFlow versión 2.3.3, TensorFlow versión 2.2.3 y TensorFlow versión 2.1.4, ya que estos también están afectados y aún están en el rango compatible
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación "While" en TensorFlow (CVE-2021-29591)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Los gráficos TFlite no deben tener bucles entre nodos. Sin embargo, esta condición no fue comprobada y un atacante podría diseñar modelos que darían como resultado un bucle infinito durante la evaluación. En determinados casos, el bucle infinito sería reemplazado por un desbordamiento de la pila debido a demasiadas llamadas recursivas. Por ejemplo, la implementación "While" (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/106d8f4fb89335a2c52d7c895b7a7485465ca8d9/tensorflow/lite/kernels/ while.cc) podría engañarse en un argunto donde tanto el cuerpo como los subgrafos de bucle son lo mismo. Evaluar uno de los subgrafos significa llamar a la función "Eval" para el otro y esto agota rápidamente todo el espacio de la pila. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 y TensorFlow 2.1.4, ya que también están afectados y aún se encuentran en el rango compatible. Consulte nuestra guía de seguridad (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/SECURITY.md) para obtener más información sobre el modelo de seguridad y cómo contactarnos con problemas y preguntas
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
25/04/2022
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