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 filtry`CHECK` fail via inputs in `PyFunc`
Overflow in `ResizeNearestNeighborGrad`
Out of bounds write in grappler in Tensorflow
`CHECK_EQ` fail via input in `SparseMatrixNNZ`
FractionalMaxPool and FractionalAVGPool heap out-of-bounds acess
`CHECK` fail via inputs in `SdcaOptimizer`
`CHECK` fail via inputs in `SparseFillEmptyRowsGrad`
`FractionalMaxPoolGrad` Heap out of bounds read
`tf.raw_ops.Mfcc` crashes
`MirrorPadGrad` heap out of bounds read
`CHECK_EQ` fail in `tf.raw_ops.TensorListResize`
Segfault in `tf.raw_ops.TensorListConcat`
`CHECK` fail in `BCast` overflow
Segfault via invalid attributes in `pywrap_tfe_src.cc`
FPE in `tf.image.generate_bounding_box_proposals`
Overflow in `tf.keras.losses.poisson`
Overflow in `ImageProjectiveTransformV2`
Overflow in `FusedResizeAndPadConv2D`
Seg fault in `ndarray_tensor_bridge` due to zero and large inputs
Out of bounds segmentation fault due to unequal op inputs in Tensorflow
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `Save` and `SaveSlices`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `ParameterizedTruncatedNormal`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `LRNGrad`
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.