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 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 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:

15/06/2026

Vulnerabilidad en "DCHECK" en Tensorflow (CVE-2022-23572)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. Bajo determinados escenarios, TensorFlow puede fallar al especializar un tipo durante la inferencia de forma. Este caso está cubierto por la función "DCHECK" sin embargo, "DCHECK" es un no-op en las construcciones de producción y un fallo de aserción en las construcciones de depuración. En el primer caso la ejecución procede a la línea "ValueOrDie". Esto resulta en un fallo de aserción ya que "ret" contiene un error "Status", no un valor. En el segundo caso también es producido un fallo debido a una falta de aserción. 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: MEDIA

Última modificación:

13/07/2023

Vulnerabilidad en Tensorflow (CVE-2022-23580)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. Durante la inferencia de forma, TensorFlow puede asignar un vector grande basado en un valor de un tensor controlado por el usuario. 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:

13/07/2023

Vulnerabilidad en un "SavedModel" en Tensorflow (CVE-2022-23583)

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 tal manera que cualquier operación binaria desencadene fallos de "CHECK". Esto ocurre cuando la parte del protobuf correspondiente a los argumentos del tensor es modificada de forma que el "dtype" ya no coincide con el "dtype" esperado por la op. En ese caso, la llamada al operador binario templado para la op binaria recibiría datos corruptos, debido a la confusión de tipos implicada. Si "Tin" y "Tout" no coinciden con el tipo de datos de los tensores "out" y "input_*", entonces "flat(*)" lo interpretaría de forma errónea. En la mayoría de los casos, esto sería un fallo silencioso, pero hemos observado escenarios en los que esto resulta en un bloqueo de "CHECK", por lo tanto una denegación de servicio. 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:

13/07/2023

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

Vulnerabilidad en "Grappler" en Tensorflow (CVE-2022-23566)

Fecha de publicación:

04/02/2022

Idioma:

Español

Tensorflow es un Marco de Aprendizaje Automático de Código Abierto. TensorFlow es vulnerable a una escritura OOB de pila en "Grappler". La función "set_output" escribe en un array en el índice especificado. Por lo tanto, esto da a un usuario malicioso una primitiva de escritura. 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

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