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 29
Filter zurücksetzenKeras: HDF5 virtual datasets can disclose local files
Keras: TorchModuleWrapper can deserialize unsafe PyTorch pickle data
Keras: HDF5 links can disclose local file contents
Keras: DiskIOStore permits path traversal through crafted layer names
Keras: Lambda deserialization can bypass safe mode and execute code
Keras: tar extraction permits symlink-based path traversal
Keras has an untrusted deserialization vulnerability
Keras has a Local File Disclosure via HDF5 External Storage During Keras Weight Loading
Keras Directory Traversal Vulnerability
Keras is vulnerable to arbitrary local file loading and Server-Side Request Forgery
Keras versions prior to 3.14.0 are vulnerable to a path traversal issue in the archive extraction utilities located in `keras/src/utils/file_utils.py`. The functions `filter_safe_tarinfos()` and `filt
Allocation of Resources Without Limits or Throttling in the HDF5 weight loading component in Google Keras 3.0.0 through 3.13.0 on all platforms allows a remote attacker to cause a Denial of Service (D
Keras framework vulnerable to deserialization of untrusted data
Keras is vulnerable to Deserialization of Untrusted Data
The Keras `Model.load_model` method **silently** ignores `safe_mode=True` and allows arbitrary code execution when a `.h5`/`.hdf5` file is loaded.
Keras vulnerable to CVE-2025-1550 bypass via reuse of internal functionality
Arbitrary Code Execution via Crafted Keras Config for Model Loading
keras Path Traversal vulnerability
Keras code injection vulnerability
TensorFlow Denial of Service vulnerability
Buffer overflow in `CONV_3D_TRANSPOSE` on TFLite
Overflow in `tf.keras.losses.poisson`
TensorFlow segfault TFLite converter on per-channel quantized transposed convolutions
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.