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CVE-2022-35970
Schwachstellenarchiv
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 443
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CVE-2022-35969
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `Conv2DBackpropInput`
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CVE-2022-35968
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `AvgPoolGrad`
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CVE-2022-35967
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedAdd`
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CVE-2022-35966
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedAvgPool`
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CVE-2022-35990
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient`
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CVE-2022-35991
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `TensorListScatter` and `TensorListScatterV2`
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CVE-2022-35965
TensorFlow vulnerable to segfault in `LowerBound` and `UpperBound`
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CVE-2022-35992
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `TensorListFromTensor`
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CVE-2022-35993
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `SetSize`
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CVE-2022-35964
TensorFlow vulnerable to segfault in `BlockLSTMGradV2`
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CVE-2022-35963
TensorFlow vulnerable to `CHECK` failures in `FractionalAvgPoolGrad`
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CVE-2022-35952
TensorFlow vulnerable to `CHECK` failures in `UnbatchGradOp`
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CVE-2022-35940
TensorFlow vulnerable to Int overflow in `RaggedRangeOp`
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CVE-2022-35994
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `CollectiveGather`
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CVE-2022-35960
TensorFlow vulnerable to `CHECK` failure in `TensorListReserve` via missing validation
Mittel
CVE-2022-35996
TensorFlow vulnerable to floating point exception in `Conv2D`
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CVE-2022-35959
TensorFlow vulnerable to `CHECK` failures in `AvgPool3DGrad`
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CVE-2022-35998
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `EmptyTensorList`
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CVE-2022-36000
TensorFlow vulnerable to null dereference on MLIR on empty function attributes
Mittel
CVE-2022-36001
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `DrawBoundingBoxes`
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CVE-2022-36002
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `Unbatch`
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CVE-2022-36013
TensorFlow vulnerable to null-dereference in `mlir::tfg::GraphDefImporter::ConvertNodeDef`
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CVE-2022-36011
TensorFlow vulnerable to null dereference on MLIR on empty function attributes
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.