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 filtryTensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `MaxPool`
TensorFlow vulnerable to segfault in `SparseBincount`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `FractionalMaxPoolGrad`
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedRelu` and `QuantizedRelu6`
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizeDownAndShrinkRange`
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedMatMul`
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedBiasAdd`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVars`
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedInstanceNorm`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `Conv2DBackpropInput`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `AvgPoolGrad`
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedAdd`
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedAvgPool`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVarsPerChannelGradient`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `TensorListScatter` and `TensorListScatterV2`
TensorFlow vulnerable to segfault in `LowerBound` and `UpperBound`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `TensorListFromTensor`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `SetSize`
TensorFlow vulnerable to segfault in `BlockLSTMGradV2`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` failures in `FractionalAvgPoolGrad`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` failures in `UnbatchGradOp`
TensorFlow vulnerable to Int overflow in `RaggedRangeOp`
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `CollectiveGather`
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.