Hoch
CVE-2022-41894
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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Mittel
CVE-2022-41893
`CHECK_EQ` fail in `tf.raw_ops.TensorListResize`
Mittel
CVE-2022-41891
Segfault in `tf.raw_ops.TensorListConcat`
Mittel
CVE-2022-41890
`CHECK` fail in `BCast` overflow
Mittel
CVE-2022-41889
Segfault via invalid attributes in `pywrap_tfe_src.cc`
Mittel
CVE-2022-41888
FPE in `tf.image.generate_bounding_box_proposals`
Mittel
CVE-2022-41887
Overflow in `tf.keras.losses.poisson`
Mittel
CVE-2022-41886
Overflow in `ImageProjectiveTransformV2`
Mittel
CVE-2022-41885
Overflow in `FusedResizeAndPadConv2D`
Mittel
CVE-2022-41884
Seg fault in `ndarray_tensor_bridge` due to zero and large inputs
Mittel
CVE-2022-41883
Out of bounds segmentation fault due to unequal op inputs in Tensorflow
Mittel
CVE-2022-35983
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `Save` and `SaveSlices`
Mittel
CVE-2022-35984
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `ParameterizedTruncatedNormal`
Mittel
CVE-2022-35985
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `LRNGrad`
Mittel
CVE-2022-35986
TensorFlow vulnerable to segfault in `RaggedBincount`
Mittel
CVE-2022-35988
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `tf.linalg.matrix_rank`
Mittel
CVE-2022-35989
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `MaxPool`
Mittel
CVE-2022-35982
TensorFlow vulnerable to segfault in `SparseBincount`
Mittel
CVE-2022-35981
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `FractionalMaxPoolGrad`
Mittel
CVE-2022-35979
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedRelu` and `QuantizedRelu6`
Mittel
CVE-2022-35974
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizeDownAndShrinkRange`
Mittel
CVE-2022-35973
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedMatMul`
Mittel
CVE-2022-35972
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedBiasAdd`
Mittel
CVE-2022-35971
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVars`
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.