| CVE ID | 심각도 | CVSS | 소프트웨어 | 설명 | 발행일 | 수정일 |
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| CVE-2026-35388 | LOW | 2.5 | OpenSSH |
OpenSSH 10.3 이전 버전에서 프록시 모드 멀티플렉싱 세션의 연결 확인 메커니즘이 생략되는 취약점입니다. 공격자가 인증되지 않은 연결을 통해 멀티플렉싱 채널을 악용할 수 있습니다.
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2026-04-02 | 2026-07-24 21:10 |
| CVE-2025-61677 | LOW | 2.5 | Python |
DataChain 파이썬 라이브러리의 loader.py 모듈에서 환경변수(DATACHAIN__METASTORE, DATACHAIN__WAREHOUSE)를 통해 신뢰할 수 없는 데이터를 역직렬화하는 취약점입니다. 공격자가 이 환경변수들을 조작할 수 있으면 애플리케이션 로드 시 임의의 코드 실행이 가능합니다. 버전 0.34.2 이상에서 수정되었습니다.
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2025-10-03 | 2026-10-08 22:10 |
| CVE-2025-54798 | LOW | 2.5 | Node.js |
Node.js용 임시 파일 및 디렉토리 생성 라이브러리인 tmp의 0.2.3 이하 버전에서 심볼릭 링크(symbolic link)를 이용한 임의 파일 또는 디렉토리 쓰기 취약점이 발견되었습니다. 이 취약점은 dir 파라미터를 통해 공격자가 의도하지 않은 경로에 파일을 생성할 수 있게 합니다. 해당 문제는 0.2.4 버전에서 수정되었습니다.
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2025-08-07 | 2026-06-17 09:40 |
| CVE-2025-23290 | LOW | 2.5 | NVIDIA vGPU Software |
NVIDIA vGPU 소프트웨어의 Virtual GPU Manager에 취약점이 존재합니다. 게스트 사용자가 다른 VM의 작업에 의해 영향을 받을 수 있는 전역 GPU 메트릭을 획득할 수 있으며, 이는 정보 유출로 이어질 수 있습니다.
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2025-08-02 | 2026-06-17 08:53 |
| CVE-2025-23253 | LOW | 2.5 | OpenSSL |
NVIDIA NvContainer 서비스가 OpenSSL을 사용할 때 하드코딩된 경로로 인해 악성 DLL 주입 공격에 취약합니다. 공격자가 지정된 경로에 악성 파일을 복사하면 서비스 실행 시 임의의 코드 실행, 권한 상승, 정보 유출 등이 발생할 수 있습니다.
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2025-04-22 | 2026-04-15 00:35 |
| CVE-2022-47111 | LOW | 2.5 | 7-Zip |
7-Zip 22.01 버전에서 특정 잘못된 xz 파일을 처리할 때 블록 플래그 및 예약된 비트와 관련된 오류를 보고하지 않는 취약점이 존재합니다. 이 문제는 이후 출시된 버전에서는 해결되었습니다.
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2025-04-19 | 2026-06-17 05:13 |
| CVE-2022-47112 | LOW | 2.5 | 7-Zip |
7-Zip 22.01 버전에서 특정 스트림 플래그와 예약된 비트가 포함된 잘못된 xz 파일을 처리할 때 오류를 보고하지 않는 취약점이 존재합니다. 이 문제는 이후 출시된 버전에서는 해결되었습니다.
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2025-04-19 | 2026-06-17 05:13 |
| CVE-2024-45305 | LOW | 2.5 | Git |
gitoxide 프로젝트의 gix-path 크레이트가 상위 범위 git 설정이 없을 때 로컬 저장소 설정을 시스템 전체 설정으로 잘못 처리합니다. 이로 인해 신뢰도가 낮은 저장소가 높은 신뢰도로 취급되거나 저장소 간 인증정보가 유출될 수 있습니다.
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2024-09-02 | 2026-04-15 00:35 |
| CVE-2024-43785 | LOW | 2.5 | Git |
gitoxide-core가 저장소 경로, 작성자 이름, 커밋 메시지 등에 포함된 개행, 백스페이스, 제어 문자와 ANSI 이스케이프 시퀀스를 정규화하지 않아, 신뢰할 수 없는 저장소가 내용을 잘못 표현하거나 에러 메시지를 조작할 수 있다.
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2024-08-22 | 2026-04-15 00:35 |
| CVE-2022-21535 | LOW | 2.5 | MySQL |
Oracle MySQL Shell 제품의 취약점으로, 공격자가 MySQL Shell을 실행하는 인프라에 로그인한 상태에서 사용자 상호작용을 유도하여 발생합니다. 이 취약점을 통해 공격자는 MySQL Shell에 대해 부분적인 서비스 거부(DoS)를 일으킬 수 있습니다.
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2022-07-19 | 2026-06-22 15:28 |
| CVE-2021-43566 | LOW | 2.5 | Samba |
Samba 4.13.16 미만 모든 버전에서 SMB1 또는 NFS 레이스 컨디션 취약점이 발견되었습니다. 공격자는 이를 악용하여 공유 정의에 포함되지 않은 서버 파일 시스템 영역에 디렉토리를 생성할 수 있습니다.
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2022-01-11 | 2026-06-17 04:11 |
| CVE-2021-29615 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 ParseAttrValue 구현 과정에서 특수하게 조작된 입력을 처리할 때 재귀 호출로 인한 스택 오버플로가 발생할 수 있습니다. 이 취약점은 TensorFlow 2.5.0 및 특정 지원 버전(2.4.2, 2.3.3, 2.2.3, 2.1.4)에 패치가 적용되었습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:48 |
| CVE-2021-29616 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TrySimplify 구현 과정에서 입력값이 없는 노드를 최적화할 때 Null 포인터를 참조하여 정의되지 않은 동작이 발생하는 취약점입니다. 이로 인해 프로그램이 예기치 않게 종료되거나 불안정한 상태가 될 수 있습니다. 해당 문제는 TensorFlow 2.5.0 버전 및 주요 지원 버전들에 대한 패치를 통해 해결되었습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:48 |
| CVE-2021-29617 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 `tf.strings.substr` 함수에서 잘못된 인자를 사용할 경우 `CHECK`-fail이 발생하여 서비스 거부(DoS) 상태가 될 수 있습니다. 이 취약점은 TensorFlow 2.5.0 버전에서 수정되었으며, 지원 범위 내의 이전 버전들에도 패치가 적용될 예정입니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:48 |
| CVE-2021-29618 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow에서 `tf.transpose` 함수를 사용할 때 복잡한 인자와 `conjugate=True` 인자를 동시에 전달하면 시스템이 충돌(Crash)하는 취약점이 발견되었습니다. 이 문제는 TensorFlow 2.5.0 버전부터 수정되었으며, 이전 지원 버전인 2.4.2, 2.3.3, 2.2.3, 2.1.4 버전에도 패치가 적용될 예정입니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:48 |
| CVE-2021-29619 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 `tf.raw_ops.SparseCountSparseOutput` 함수에 유효하지 않은 인자를 전달할 경우 세그멘테이션 오류(segfault)가 발생할 수 있습니다. 이 문제는 퍼징(fuzzing)을 통해 발견되었으며, TensorFlow 2.5.0 및 주요 지원 버전(2.4.2, 2.3.3, 2.2.3, 2.1.4)에 패치가 적용될 예정입니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:48 |
| CVE-2021-29593 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite 연산자인 BatchToSpaceNd 구현에서 0으로 나누기 오류가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 block 입력의 한 차원을 0으로 설정한 모델을 제작할 경우 프로그램이 비정상 종료될 수 있습니다. 이 문제는 TensorFlow 2.5.0 및 주요 이전 버전의 패치 버전을 통해 해결되었습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29594 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow Lite의 컨볼루션 코드에서 사용자가 제어하는 나누기 연산 시 나누는 수가 0인지 확인하지 않는 결함이 발견되었습니다. 이로 인해 0으로 나누기 오류가 발생할 수 있으며, TensorFlow 2.5.0 및 주요 이전 버전들에 대한 패치가 제공됩니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29595 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite `DepthToSpace` 연산자 구현에서 0으로 나누기 오류(division by zero)가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 `block_size`를 0으로 설정한 특수하게 제작된 모델을 통해 시스템 오류를 유발할 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29596 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite `EmbeddingLookup` 연산자 구현에서 0으로 나누기 오류(Division by Zero)가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 `value` 입력의 첫 번째 차원을 0으로 설정한 악성 모델을 제작할 경우 시스템 오류를 유발할 수 있습니다. 이 문제는 TensorFlow 2.5.0 및 주요 이전 버전의 패치 버전을 통해 해결되었습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29597 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite 연산자인 SpaceToBatchNd 구현에서 0으로 나누기 오류가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 block 입력의 한 차원을 0으로 설정한 모델을 제작할 경우 프로그램이 비정상적으로 종료될 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29598 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite `SVDF` 연산자 구현에서 0으로 나누기 오류(division by zero)가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 `params->rank` 값을 0으로 설정하도록 조작된 모델을 생성할 경우 시스템 오류가 발생할 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29599 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite Split 연산자 구현에서 0으로 나누는 오류가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 num_splits 값을 0으로 설정한 모델을 제작할 경우 프로그램이 비정상적으로 종료될 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29600 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite OneHot 연산자 구현에서 0으로 나누기 오류가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 특정 차원이 0인 인덱스를 포함하도록 모델을 제작할 경우 프로그램이 비정상적으로 종료될 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29602 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite `DepthwiseConv` 연산자 구현에서 0으로 나누기 오류가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 입력 데이터의 네 번째 차원을 0으로 설정한 특수 모델을 제작할 경우 프로그램이 비정상적으로 종료될 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:48 |
| CVE-2021-29603 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 TFLite 구현체 내 ArgMin/ArgMax 함수에서 힙 영역의 Out-of-Bounds(OOB) Write 취약점이 발견되었습니다. 조작된 TFLite 모델을 사용할 경우 axis_value 값이 유효 범위를 벗어나면 출력 데이터의 마지막 유효 요소를 넘어 메모리에 쓰기가 발생할 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:48 |
| CVE-2021-29604 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow Lite의 hashtable lookup 구현에서 0으로 나누기 오류(division by zero)가 발생할 수 있는 취약점이 발견되었습니다. 공격자가 특정 차원이 0인 모델을 제작하여 시스템 오류를 유발할 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:48 |
| CVE-2021-29574 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 `tf.raw_ops.MaxPool3DGradGrad` 구현에서 공격자가 제공한 빈 텐서를 처리할 때 널 포인터를 역참조하여 정의되지 않은 동작이 발생하는 취약점입니다. 입력된 3개의 텐서가 비어 있는지 확인하는 검증 과정이 누락되어 발생합니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29575 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 `tf.raw_ops.ReverseSequence` 구현에서 `seq_dim` 및 `batch_dim` 인자에 대한 유효성 검증이 누락되었습니다. 음수 값이 입력될 경우 스택 오버플로 또는 CHECK-fail로 인한 서비스 거부(DoS)가 발생할 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |
| CVE-2021-29576 | LOW | 2.5 | Azure Machine Learning |
TensorFlow의 `tf.raw_ops.MaxPool3DGradGrad` 구현에서 힙 버퍼 오버플로우 취약점이 발견되었습니다. `Pool3dParameters` 초기화 과정에서 오류 발생 시 검증 절차가 누락되어 잘못된 데이터가 포함될 수 있으며, 이로 인해 메모리 오버플로우가 발생할 수 있습니다.
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2021-05-14 | 2026-06-17 03:47 |