Schwachstellen verstehen. Anwendungen schützen.
Erfahren Sie, welche Schwachstellen Ihre Technologien betreffen und wie Sie diese beheben. Hier finden Sie verständliche Erklärungen, betroffene Versionen und konkrete Empfehlungen - von CMS und Plugins bis zu Anwendungsbibliotheken.
Schwachstellenarchiv 427
Filter zurücksetzenCHECK-fail in LSTM with zero-length input in TensorFlow
TensorFlow vulnerable to heap out of bounds read in filesystem glob matching
Write to immutable memory region in TensorFlow
Lack of validation in data format attributes in TensorFlow
Uninitialized memory access in TensorFlow
Heap out of bounds access in MakeEdge in TensorFlow
Float cast overflow undefined behavior
Segfault in `tf.quantization.quantize_and_dequantize`
Out of bounds write in tensorflow-lite
Denial of service in tensorflow-lite
Out of bounds access in tensorflow-lite
Out of bounds access in tensorflow-lite
Segmentation fault in tensorflow-lite
Null pointer dereference in tensorflow-lite
Data corruption in tensorflow-lite
Segfault and data corruption in tensorflow-lite
Denial of Service in Tensorflow
Data leak in Tensorflow
Segfault in Tensorflow
Denial of Service in Tensorflow
Integer truncation in Shard API usage
Heap buffer overflow in Tensorflow
Segfault in Tensorflow
Erkennen Sie Schwachstellen in Ihrer Anwendung
Mit der DockRay-Integration und aktivierter Softwareinventarisierung prüft DockRay gemeldete Komponentenversionen auf bekannte Schwachstellen und benachrichtigt Sie über bestätigte Treffer. Die Abdeckung hängt von der unterstützten Technologie und den verfügbaren Meldungen ab.