GCVE Workshop - 22 September 2026 (14:00-18:00), Luxembourg Before The Vulnopticon Conference - Registration

BDU:2025-12827

Vulnerability from fstec - Published: 17.04.2025
VLAI
Title
Уязвимость функции torch.nan_to_num() фреймворка машинного обучения PyTorch, позволяющая нарушителю вызвать отказ в обслуживании
Description
Уязвимость функции torch.nan_to_num() фреймворка машинного обучения PyTorch связана с целочисленным переполнением. Эксплуатация уязвимости может позволить нарушителю, действующему удаленно, вызвать отказ в обслуживании
Vendor
Сообщество свободного программного обеспечения
Software Name
PyTorch
Software Version
до 2.8.0 включительно (PyTorch)
Possible Mitigations
Компенсирующие меры: - использование межсетевого экрана уровня приложений (WAF) для фильтрации пользовательского ввода; - использование виртуальных частных сетей для организации удаленного доступа (VPN).
Reference
https://gist.github.com/shaoyuyoung/0e7d2a586297ae9c8ed14d8706749efc https://github.com/pytorch/pytorch/issues/151510
CWE
CWE-190

{
  "CVSS 2.0": "AV:N/AC:L/Au:N/C:N/I:N/A:P",
  "CVSS 3.0": "AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:L",
  "CVSS 4.0": null,
  "remediation_\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440": null,
  "remediation_\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435": null,
  "\u0412\u0435\u043d\u0434\u043e\u0440 \u041f\u041e": "\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f",
  "\u0412\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u041f\u041e": "\u0434\u043e 2.8.0 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e (PyTorch)",
  "\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u043e \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e": "\u041a\u043e\u043c\u043f\u0435\u043d\u0441\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0440\u044b:\n- \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 (WAF) \u0434\u043b\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0432\u043e\u0434\u0430;\n- \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 (VPN).",
  "\u0414\u0430\u0442\u0430 \u0432\u044b\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f": "17.04.2025",
  "\u0414\u0430\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f": "14.10.2025",
  "\u0414\u0430\u0442\u0430 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438": "14.10.2025",
  "\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440": "BDU:2025-12827",
  "\u0418\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "CVE-2025-55554",
  "\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438": "\u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442",
  "\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434\u0430",
  "\u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u041f\u041e": "PyTorch",
  "\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u041e\u0421 \u0438 \u0442\u0438\u043f \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u044b": null,
  "\u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 torch.nan_to_num() \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f PyTorch, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0430\u044f \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0438\u0442\u0435\u043b\u044e \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437 \u0432 \u043e\u0431\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438",
  "\u041d\u0430\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u043e\u0439\u0442\u0430": "\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f",
  "\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 CWE": "\u0426\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0434\u0432\u0438\u0433 (CWE-190)",
  "\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0423\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 torch.nan_to_num() \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f PyTorch \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c. \u042d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0438\u0442\u0435\u043b\u044e, \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437 \u0432 \u043e\u0431\u0441\u043b\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438",
  "\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": null,
  "\u041f\u0440\u043e\u0447\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f": null,
  "\u0421\u0432\u044f\u0437\u044c \u0441 \u0438\u043d\u0446\u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0418\u0411": "\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f",
  "\u0421\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u041e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430",
  "\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f": "\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f",
  "\u0421\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u044d\u043a\u0441\u043f\u043b\u0443\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438": "\u041c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445",
  "\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438": "https://gist.github.com/shaoyuyoung/0e7d2a586297ae9c8ed14d8706749efc \nhttps://github.com/pytorch/pytorch/issues/151510",
  "\u0421\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u041f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c",
  "\u0422\u0438\u043f \u041f\u041e": "\u041f\u041e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0418\u0418",
  "\u0422\u0438\u043f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 CWE": "CWE-190",
  "\u0423\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0443\u044f\u0437\u0432\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438": "\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 CVSS 2.0 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 5)\n\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 CVSS 3.1 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 5,3)"
}



Log in or create an account to share your comment.




Tags
Taxonomy of the tags.


Loading…

Loading…

Loading…

Forecast uses a logistic model when the trend is rising, or an exponential decay model when the trend is falling. Fitted via linearized least squares.

Sightings

Author Source Type Date Other

Nomenclature

  • Seen: The vulnerability was mentioned, discussed, or observed by the user.
  • Confirmed: The vulnerability has been validated from an analyst's perspective.
  • Published Proof of Concept: A public proof of concept is available for this vulnerability.
  • Exploited: The vulnerability was observed as exploited by the user who reported the sighting.
  • Patched: The vulnerability was observed as successfully patched by the user who reported the sighting.
  • Not exploited: The vulnerability was not observed as exploited by the user who reported the sighting.
  • Not confirmed: The user expressed doubt about the validity of the vulnerability.
  • Not patched: The vulnerability was not observed as successfully patched by the user who reported the sighting.

Loading…

Detection rules are retrieved from Rulezet.

Loading…

Loading…

Related by attack behaviour

Vulnerabilities whose description is nearest to this one in the vector space of the CIRCL/vulnerability-attack-technique-biencoder model. This is a similarity search over the bi-encoder space (plain cosine), not a classification, and it has no measured accuracy.


Loading…