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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 el modo eager en TensorFlow (CVE-2021-29518)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. En el modo eager (predeterminado en TF versiones 2.0 y posteriores), las operaciones de sesión no son válidas. Sin embargo, los usuarios aún pueden llamar a las operaciones sin procesar asociadas con ellos y activar una desreferencia de puntero null. La implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/eebb96c2830d48597d055d247c0e9aebaea94cd5/tensorflow/core/kernels/session_ops.cc#L104) elimina las referencias al puntero de estado de la sesión sin comprobar si es válido. Por lo tanto, en modo eager, "ctx-)session_state()" es nullptr y la llamada de la función miembro es un comportamiento indefinido. La corrección será incluída 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 admitido
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
20/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación de las operaciones "RaggedTensorToVariant" en TensorFlow (CVE-2021-29516)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Llamar a "tf.raw_ops.RaggedTensorToVariant" con argumentos que especifican un tensor irregular no válido resulta en una desreferencia del puntero null. La implementación de las operaciones "RaggedTensorToVariant" (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/904b3926ed1c6c70380d5313d282d248a776baa1/tensorflow/core/kernels/ragged_tensor_to_variant_op.cc#L39-L40) no comprueba que el argumento no está vacío . Dado que "batched_ragged" no contiene elementos, "batched_ragged.splits" es un vector null, por lo que "batched_ragged.splits(0)" resultará en una eliminación de referencias de "nullptr". La corrección será incluída 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 admitido
Gravedad CVSS v3.1: MEDIA
Última modificación:
20/05/2021

Vulnerabilidad en "tf.raw_ops.QuantizedMul" en TensorFlow (CVE-2021-29528)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Un atacante puede activar una división por 0 en "tf.raw_ops.QuantizedMul". Esto es debido a que la implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/55900e961ed4a23b438392024912154a2c2f5e85/tensorflow/core/kernels/quantized_mul_op.cc#L188-L198) hace una división por una cantidad que es controlada por la persona que llama. La corrección será incluída 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 admitido
Gravedad CVSS v3.1: MEDIA
Última modificación:
20/05/2021

Vulnerabilidad en "tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput" en TensorFlow (CVE-2021-29525)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Un atacante puede activar una división por 0 en "tf.raw_ops.Conv2DBackpropInput". Esto es debido a que la implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/b40060c9f697b044e3107917c797ba052f4506ab/tensorflow/core/kernels/conv_grad_input_ops.h#L625-L655) hace una división por una cantidad que es controlada por la persona que llama. La corrección será incluída 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 admitido
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en TP-Link Archer C1200 (CVE-2020-17891)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TP-Link Archer C1200 versiones de firmware 1.13 Build 24/01/2018 rel.52299 EU presenta una vulnerabilidad de tipo XSS permitiendo a un atacante remoto ejecutar código arbitrario
Gravedad CVSS v3.1: MEDIA
Última modificación:
21/05/2021

Vulnerabilidad en las operaciones "tf.raw_ops.Conv3DBackprop*" en TensorFlow (CVE-2021-29520)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. una falta de comprobación entre los argumentos de las operaciones "tf.raw_ops.Conv3DBackprop*" puede resultar en desbordamientos del búfer de la pila. Esto es debido a que la implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/4814fafb0ca6b5ab58a09411523b2193fed23fed/tensorflow/core/kernels/conv_grad_shape_utils.cc#L94-L153) asume que el "input"," filter out_sizes" y " los tensores presentan una misma forma, ya que se accede a ellos en paralelo. 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:
25/04/2022

Vulnerabilidad en el argumento "splits" de "RaggedBincount" en TensorFlow (CVE-2021-29514)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Si el argumento "splits" de "RaggedBincount" no especifica un "SparseTensor" válido (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor), entonces un atacante puede desencadenar un desbordamiento del búfer de la pila. Esto causará una lectura desde fuera de límites del búfer tensorial "splits" en una implementación de la operación "RaggedBincount" (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/8b677d79167799f71c42fd3fa074476e0295413a/tensorflow/core/kernels/bincount_op. cc#L430-L446). Antes del bucle "for", "batch_idx" es establecido en 0. El atacante establece "splits (0)" en 7, por lo tanto, el bucle "while" no se ejecuta y "batch_idx" permanece en 0. Esto resulta en una escritura en "out (-1, bin)", que está ubicado antes del búfer asignado a la pila para el tensor de salida. La corrección será incluída en TensorFlow versión 2.5.0
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
26/07/2021

Vulnerabilidad en llamadas a operaciones TF con tensores de tipos no numéricos en TensorFlow (CVE-2021-29513)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Llamar a operaciones TF con tensores de tipos no numéricos cuando las operaciones esperan tensores numéricos dan como resultado desreferencias de puntero null. La conversión de una matriz de Python a una matriz de C++ (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ff70c47a396ef1e3cb73c90513da4f5cb71bebba/tensorflow/python/lib/core/ndarray_tensor.cc#L113-L169) es vulnerable a una confusión de tipos. La corrección será incluída 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 admitido
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
26/07/2021

Vulnerabilidad en el archivo MagickCore/quantize.c. en "float" en ImageMagick (CVE-2020-27769)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
En ImageMagick versiones anteriores a 7.0.9-0, están fuera del rango de valores representables de tipo "float" en el archivo MagickCore/quantize.c
Gravedad CVSS v3.1: BAJA
Última modificación:
11/03/2023

Vulnerabilidad en un error de tiempo de ejecución de FPE en "tf.raw_ops.DenseCountSparseOutput" en "data" en TensorFlow (CVE-2021-29554)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Un atacante puede causar una denegación de servicio por medio de un error de tiempo de ejecución de FPE en "tf.raw_ops.DenseCountSparseOutput". Esto es debido a que la implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/efff014f3b2d8ef6141da30c806faf141297eca1/tensorflow/core/kernels/count_ops.cc#L123-L127) calcula un valor divisor a partir de los datos del usuario pero no comprueba que el resultado es 0 antes de hacer la división. Dado que "data" viene dado por el argumento "values", "num_batch_elements" es 0. La corrección será incluída en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2 y TensorFlow versión 2.3.3, ya que estos también están afectados
Gravedad CVSS v3.1: MEDIA
Última modificación:
20/05/2021

Vulnerabilidad en la función "RaggedBincount" en TensorFlow (CVE-2021-29512)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Si el argumento "splits" de "RaggedBincount" no especifica un "SparseTensor" válido (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor), entonces un atacante puede desencadenar un desbordamiento del búfer de la pila. Esto causará una lectura desde fuera de límites del búfer tensorial "splits" en una implementación de la operación "RaggedBincount" (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/8b677d79167799f71c42fd3fa074476e0295413a/tensorflow/core/kernels/bincount_op. cc#L430-L433). Antes del bucle "for","batch_idx" es ajustado en 0. El usuario controla la matriz "splits", haciendo que contenga solo un elemento, 0. Por lo tanto, el código en el bucle "while" incrementaría "batch_idx" y luego intenta leer "splits(1)", que está fuera de límites. La corrección será incluída en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este commit en TensorFlow versión 2.4.2 y TensorFlow versión 2.3.3, ya que estos también están afectados
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
19/05/2021

Vulnerabilidad en la API de renderizado Express en Squirrelly (CVE-2021-32819)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
Squirrelly es un motor de plantillas implementado en JavaScript que funciona de inmediato con ExpressJS. Squirrelly mezcla datos de plantilla puros con opciones de configuración del motor mediante la API de renderizado Express. Al sobrescribir las opciones de configuración internas, puede ser desencadenada una ejecución de código remota en aplicaciones posteriores. Actualmente no presenta una solución para estos problemas a partir de la publicación de este CVE. La última versión de squirrelly es actualmente la versión 8.0.8. Para obtener detalles completos, consulte la referencia GHSL-2021-023
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
22/05/2023
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