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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 implementación de "tf.raw_ops.FractionalAvgPoolGrad" en TensorFlow (CVE-2021-29578)
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 "tf.raw_ops.FractionalAvgPoolGrad" es vulnerable a un desbordamiento de búfer de la pila. La implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/dcba796a28364d6d7f003f6fe733d82726dda713/tensorflow/core/kernels/fractional_avg_pool_op.cc#L216) no comprueba que los argumentos de la secuencia de agrupación tengan suficientes elementos de retroceso como lo requiere el tensor_prop". La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este compromiso 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 "tf.raw_ops.MaxPool3DGradGrad" en TensorFlow (CVE-2021-29574)
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 "tf.raw_ops.MaxPool3DGradGrad" exhibe un comportamiento indefinido al desreferenciar los punteros nulls que respaldan los tensores vacíos proporcionados por el atacante. La implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/72fe792967e7fd25234342068806707bbc116618/tensorflow/core/kernels/pooling_ops_3d.cc#L679-L703) no comprueba que las 3 entradas del tensor no estén vacías. Si alguno de ellos está vacío, acceder a los elementos del tensor resulta en una eliminación de desreferencias de un puntero null. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este compromiso 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:
18/05/2021

Vulnerabilidad en la implementación optimizada del operador "TransposeConv" TFLite en TensorFlow (CVE-2021-29588)
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 optimizada del operador TFLite "TransposeConv" es [vulnerable a un error de división por cero] (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0d45ea1ca641b21b73bcf9c00e0179cda284e7e7/tensorflow/lite/kernels/internal/optimized/optimized#L5221-L5222). Un atacante puede diseñar un modelo tal que los valores de "stride_ {h, w}" sean 0. El código que llama a esta función debe comprobar estos argumentos. 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 las implementaciones de los operadores TFLite "Minimum" y "Maximum" en TensorFlow (CVE-2021-29590)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Las implementaciones de los operadores TFLite "Minimum" y "Maximum" puede ser usados para leer datos fuera de límites de los objetos asignados a la pila, si alguno de los dos argumentos del tensor de entrada está vacío. Esto es debido a que la implementación de transmisión (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0d45ea1ca641b21b73bcf9c00e0179cda284e7e7/tensorflow/lite/kernels/internal/reference/maximum_minimum.h#L52-L56) indexa en ambos índices pero con el mismo índice no comprueba que el índice esté dentro de los límites. 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 las implementaciones de agrupación optimizadas en TFLite en la función "ComputePaddingHeightWidth" en TensorFlow (CVE-2021-29586)
Fecha de publicación:
14/05/2021
Idioma:
Español
TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático. Las implementaciones de agrupación optimizadas en TFLite no pueden comprobar que los argumentos de stride no sean 0 versiones anteriores a llamar a la función "ComputePaddingHeightWidth" (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/3f24ccd932546416ec906a02ddd183b48a1d2c83/tensorflow/lite/kernel#s/pooling). Dado que los usuarios pueden diseñar modelos especiales que tendrán "params-> stride_ {height, width}" ser cero, esto resultará en una división por cero. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este compromiso 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 la implementación de "tf.raw_ops.MaxPool3DGradGrad" en TensorFlow (CVE-2021-29576)
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 "tf.raw_ops.MaxPool3DGradGrad" es vulnerable a un desbordamiento del búfer de la pila. La implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/596c05a159b6fbb9e39ca10b3f7753b7244fa1e9/tensorflow/core/kernels/pooling_ops_3d.cc#L694-L696) no comprueba que la inicialización de "Pool3dParameters" se complete apropiadamente. Dado que el constructor (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/596c05a159b6fbb9e39ca10b3f7753b7244fa1e9/tensorflow/core/kernels/pooling_ops_3d.cc#L48-L88) usa "OP_REQUIRES" para comprobar las condiciones iniciales, la primera de "params", haciendo que contenga datos no comprobados. A su vez, esto podría causar un desbordamiento del búfer de pila, según los valores inicializados predeterminados. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este compromiso 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:
25/04/2022

Vulnerabilidad en La implementación de "tf.raw_ops.FusedBatchNorm" en TensorFlow (CVE-2021-29583)
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 "tf.raw_ops.FusedBatchNorm" es vulnerable a un desbordamiento del búfer de la pila. Si los tensores están vacíos, la misma implementación puede desencadenar un comportamiento indefinido al eliminar la desreferencia de punteros nulls. La implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/57d86e0db5d1365f19adcce848dfc1bf89fdd4c7/tensorflow/core/kernels/fused_batch_norm_op.cc) no comprueba que "scale", "offset", "mean" y "varnce" (los dos últimos solo cuando sea necesario) todos presentan el mismo número de elementos que el número de canales de "x". Esto resulta en lecturas de pilas fuera de límites cuando los búferes que respaldan estos tensores se indexan más allá de su límite. Si los tensores están vacíos, Una comprobación mencionada en el párrafo anterior también desencadenaría y evitaría el comportamiento indefinido. La corrección será incluida en TensorFlow versión 2.5.0. También seleccionaremos este compromiso 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:
25/04/2022

Vulnerabilidad en la implementación de "tf.raw_ops.ReverseSequence" en TensorFlow (CVE-2021-29575)
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 "tf.raw_ops.ReverseSequence" permite el desbordamiento de pila y/o la denegación de servicio basada en fallos de` CHECK`. La implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/5b3b071975e01f0d250c928b2a8f901cd53b90a7/tensorflow/core/kernels/reverse_sequence_op.cc#L114-L118) no comprueba que "seq_dim" y "batch_dim" son válidos. Los valores negativos de "sq_dim" pueden causar un desbordamiento de la pila o un fallo de "CHECK", según la versión del código Eigen usada para implementar la operación. Los valores no comprobados de "batch_dim" pueden mostrar un comportamiento similar. 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
Gravedad CVSS v3.1: MEDIA
Última modificación:
25/10/2022

Vulnerabilidad en "tf.raw_ops.QuantizeAndDequantizeV3" en TensorFlow (CVE-2021-29553)
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 leer datos fuera de límites del búfer asignado a la pila en "tf.raw_ops.QuantizeAndDequantizeV3". Esto es debido a que la implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/11ff7f80667e6490d7b5174aa6bf5e01886e770f/tensorflow/core/kernels/quantize_and_dequantize_op.cc#L237) no comprueba el valor del atributo "axis suministrado por el usuario antes de usar index en una matriz que respalda el argumento "input". 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:
21/05/2021

Vulnerabilidad en una implementación "tf.raw_ops.Dilation2DBackpropInput" en TensorFlow (CVE-2021-29566)
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 escribir fuera de límites de las matrices asignadas a la pila al pasar argumentos no comprobados a "tf.raw_ops.Dilation2DBackpropInput". Esto es debido a que la implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/afd954e65f15aea4d438d0a219136fc4a63a573d/tensorflow/core/kernels/dilation_ops.cc#L321-L322) no comprueba antes de escribir en una matriz de salida. Se garantiza que los valores de "h_out" y "w_out" están dentro del rango de "out_backprop" (ya que son índices de bucle limitados por el tamaño de la matriz). Sin embargo, no presentan garantías similares relacionadas con "h_in_max" /" w_in_max" y "in_backprop". 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
Gravedad CVSS v3.1: ALTA
Última modificación:
26/07/2021

Vulnerabilidad en la implementación de "tf.raw_ops.RFFT" en TensorFlow (CVE-2021-29563)
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 al explotar una fallo "CHECK" proveniente de la implementación de "tf.raw_ops.RFFT". El código propio que opera en una matriz vacía puede desencadenar en una aserción y causará la terminación del programa. 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:
27/07/2021

Vulnerabilidad en un error de tiempo de ejecución de FPE en "tf.raw_ops.Reverse" en TensorFlow (CVE-2021-29556)
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.Reverse". Esto es debido a que la implementación (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/36229ea9e9451dac14a8b1f4711c435a1d84a594/tensorflow/core/kernels/reverse_op.cc#L75-L76) realiza una división basada en una primera dimensión del argumento del tensor. 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:
27/07/2021
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