Anmelden
Deutsch English Español Polski
Mittel

PyTorch before 3.7.0 has a bernoulli_p decompose function in decompositions.py even though it lacks full consistency with the eager CPU implementation, negatively affecting nn.Dropout1d, nn.Dropout2d,

  • Veröffentlicht: 25.09.2025
  • Aktualisiert: 11.10.2026 12:19

PyTorch before 3.7.0 has a bernoulli_p decompose function in decompositions.py even though it lacks full consistency with the eager CPU implementation, negatively affecting nn.Dropout1d, nn.Dropout2d, and nn.Dropout3d for fallback_random=True.

Betroffene Software

Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.

PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben in
Python (PyPI) torch >= 2.6.0, < 2.7.0 2.7.0

Verweise

CVSS-Wert 5.3/10
CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:L/I:N/A:N
Schwäche (CWE)
-
Plattform
Python (PyPI)
Paket
torch
Veröffentlicht
25.09.2025
Aktualisiert
11.10.2026 12:19

Quellen und Lizenzen

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2025-202 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

Schwachstellenhistorie: torch

Alle veröffentlichten Schwachstellen dieses Pakets (Python (PyPI)), neueste zuerst. Zeigt, ob es ein einmaliger Ausrutscher ist oder ein Paket, das man im Auge behalten muss.

Alle (31) im Archiv
Einträge insgesamt
31
Erste → letzte
11.2022 03.2026
Ohne Fix
9
In Angriffen ausgenutzt
0

Verteilung nach Schweregrad

  • Kritisch 3
  • Hoch 10
  • Mittel 11
  • Niedrig 5
  • Nicht bewertet 2

Veröffentlichungen pro Jahr

Schweregrad:
  1. A vulnerability was identified in PyTorch 2.10.0. The affected element is an unknown function of the component pt2 Loading Handler. The manipulation leads to deserialization. The attack can only be pe
    Hoch · 7.8 CVE-2026-4538 <= 2.10.0 keine Korrektur
  2. PyTorch is a Python package that provides tensor computation. Prior to version 2.10.0, a vulnerability in PyTorch's `weights_only` unpickler allows an attacker to craft a malicious checkpoint file (`.
    Hoch · 8.8 CVE-2026-24747 < 2.10.0 2.10.0
  3. An issue in pytorch v2.7.0 can lead to a Denial of Service (DoS) when a PyTorch model consists of torch.Tensor.to_sparse() and torch.Tensor.to_dense() and is compiled by Inductor.
    Hoch · 7.5 CVE-2025-55560 < 2.7.1 2.7.1
  4. A buffer overflow occurs in pytorch v2.7.0 when a PyTorch model consists of torch.nn.Conv2d, torch.nn.functional.hardshrink, and torch.Tensor.view-torch.mv() and is compiled by Inductor, leading to a
    Hoch · 7.5 CVE-2025-55558 < 2.7.1 2.7.1
  5. A Name Error occurs in pytorch v2.7.0 when a PyTorch model consists of torch.cummin and is compiled by Inductor, leading to a Denial of Service (DoS).
    Hoch · 7.5 CVE-2025-55557 < 2.7.1 2.7.1
  6. A syntax error in the component proxy_tensor.py of pytorch v2.7.0 allows attackers to cause a Denial of Service (DoS).
    Hoch · 7.5 CVE-2025-55553 < 2.7.1 2.7.1
  7. pytorch v2.8.0 was discovered to display unexpected behavior when the components torch.rot90 and torch.randn_like are used together.
    Hoch · 7.5 CVE-2025-55552 < 2.9.0 2.9.0
  8. An issue in the component torch.linalg.lu of pytorch v2.8.0 allows attackers to cause a Denial of Service (DoS) when performing a slice operation.
    Hoch · 7.5 CVE-2025-55551 < 2.9.0 2.9.0
  9. PyTorch before 3.7.0 has a bernoulli_p decompose function in decompositions.py even though it lacks full consistency with the eager CPU implementation, negatively affecting nn.Dropout1d, nn.Dropout2d, dieser Eintrag
    Mittel · 5.3 CVE-2025-46153 >= 2.6.0, < 2.7.0 2.7.0
  10. PyTorch: `torch.load` with `weights_only=True` leads to remote code execution
    Kritisch CVE-2025-32434 < 2.6.0 2.6.0
  11. A vulnerability was found in PyTorch 2.6.0+cu124. It has been declared as critical. Affected by this vulnerability is the function torch.ops.profiler._call_end_callbacks_on_jit_fut of the component Tu
    Hoch · 7.5 CVE-2025-2148 <= 2.6.0-cu124 keine Korrektur
  12. In PyTorch <=2.4.1, the RemoteModule has Deserialization RCE. NOTE: this is disputed by multiple parties because this is intended behavior in PyTorch distributed computing.
    Kritisch · 9.8 CVE-2024-48063 < 2.5.0 2.5.0
  13. Pytorch before version v2.2.0 was discovered to contain a use-after-free vulnerability in torch/csrc/jit/mobile/interpreter.cpp.
    Hoch · 7.8 CVE-2024-31583 < 2.2.0 2.2.0
  14. In PyTorch before trunk/89695, torch.jit.annotations.parse_type_line can cause arbitrary code execution because eval is used unsafely.
    Kritisch · 9.8 CVE-2022-45907 < 1.13.1 1.13.1

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.

Anwendung verbinden
DockRay Newsletter

Anwendungssicherheit in Ihrem Postfach

Wichtige Schwachstellen, konkrete Empfehlungen und praktische Tipps für Ihre Anwendungen. Wählen Sie Ihre Technologien und verfolgen Sie, was für Ihr Projekt relevant ist.

  • Eine tägliche Zusammenfassung neuer Schwachstellen, auch kritischer.
  • Benachrichtigungen über wichtige Updates.
  • Praktische Tipps zur Sicherheit und Überwachung von Anwendungen.

Leer lassen, um Meldungen zu allen Technologien zu erhalten.

Datenschutzerklärung

Kostenlos anmelden. In jeder E-Mail mit einem Klick abmelden.