Poznaj podatności. Chroń swoje aplikacje.
Dowiedz się, które luki zagrażają Twoim technologiom i jak je usunąć. Znajdziesz tu opisy zagrożeń, podatne wersje i konkretne zalecenia - od CMS-ów i wtyczek po biblioteki aplikacji.
Archiwum podatności 427
Wyczyść filtryCHECK-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
Dowiedz się, które podatności dotyczą Twojej aplikacji
Po podłączeniu integracji DockRay i włączeniu raportowania oprogramowania DockRay porównuje zgłoszone wersje komponentów ze znanymi podatnościami i powiadamia o potwierdzonych dopasowaniach. Zakres zależy od obsługiwanej technologii i dostępnych biuletynów.