pyg-team/pytorch_geometric 软件分析报告

基础信息

项目名称:pyg-team/pytorch_geometric

项目徽章:

Security Status

仓库地址:https://github.com/pterodactyl/panel

检测报告地址:https://www.murphysec.com/console/report/1746755177388081152/1746755188188413952

此报告由Murphysec提供

漏洞列表

漏洞名称 漏洞类型 MPS编号 CVE编号 漏洞等级
NumPy 缓冲区错误漏洞 经典缓冲区溢出 MPS-2021-25101 CVE-2021-33430 中危
NumPy 安全漏洞 不充分的比较 MPS-2021-25631 CVE-2021-34141 中危
NumPy 代码问题漏洞 空指针取消引用 MPS-2021-32278 CVE-2021-41495 中危
NumPy 安全漏洞 经典缓冲区溢出 MPS-2021-32279 CVE-2021-41496 中危
Python 安全漏洞 ReDoS MPS-2022-57238 CVE-2022-40897 中危

缺陷组件

组件名称 版本 最小修复版本 依赖关系 修复建议
numpy 1.19.5 间接依赖 可选修复
setuptools 39.2.0 65.5.1 间接依赖 可选修复

许可证风险

许可证类型 相关组件 许可证风险
MIT 3
BSD-3-Clause 2
Unlicense 1
自定义许可证 2

SBOM清单

组件名称 组件版本 是否直接依赖 仓库
index_to_mask 间接依赖 pip
train 间接依赖 pip
SparseTensor 间接依赖 pip
ERGraph 间接依赖 pip
onlyLinux 间接依赖 pip
download_url 间接依赖 pip
GAT 间接依赖 pip
OptTensor 间接依赖 pip
EdgeAttr 间接依赖 pip
points 间接依赖 pip
GINEConv 间接依赖 pip
ICEWS18 间接依赖 pip
max_pool_neighbor_x 间接依赖 pip
WITH_TORCH_CLUSTER 间接依赖 pip
DenseGraphConv 间接依赖 pip
approx_knn 间接依赖 pip
GroupAddRev 间接依赖 pip
avg_pool_neighbor_x 间接依赖 pip
zeros 间接依赖 pip
dataclass 间接依赖 pip
Mapping 间接依赖 pip
Literal 间接依赖 pip
to_nested_tensor 间接依赖 pip
withPackage 间接依赖 pip
Dataset 间接依赖 pip
Parameter 间接依赖 pip
Optional 间接依赖 pip
SAGEConv 间接依赖 pip
is_eval_epoch 间接依赖 pip
WITH_TORCH_SPLINE_CONV 间接依赖 pip
_tensor_str 间接依赖 pip
XConv 间接依赖 pip
read_off 间接依赖 pip
LayerNorm 间接依赖 pip
MIPSKNNIndex 间接依赖 pip
Set2Set 间接依赖 pip
deque 间接依赖 pip
DeepGraphInfomax 间接依赖 pip
glorot 间接依赖 pip
SplineConv 间接依赖 pip
GATConv 间接依赖 pip
AtomEncoder 间接依赖 pip
GRUCell 间接依赖 pip
DimeNetPlusPlus 间接依赖 pip
module_from_spec 间接依赖 pip
Evaluator 间接依赖 pip
size_repr 间接依赖 pip
GraphConv 间接依赖 pip
Tuple 间接依赖 pip
Stats 间接依赖 pip
global_max_pool 间接依赖 pip
Dict 间接依赖 pip
FakeDataset 间接依赖 pip
List 间接依赖 pip
numpy 1.19.5 间接依赖 pip
GDELT 间接依赖 pip
yacs 间接依赖 pip
HGTConv 间接依赖 pip
SAModule 间接依赖 pip
RootedEgoNets 间接依赖 pip
GAE 间接依赖 pip
ExplainerConfig 间接依赖 pip
LoggerCallback 间接依赖 pip
degree 间接依赖 pip
PointGNNConv 间接依赖 pip
Explainer 间接依赖 pip
uniform 间接依赖 pip
mask_select 间接依赖 pip
DeepGCNLayer 间接依赖 pip
log 间接依赖 pip
TopKPooling 间接依赖 pip
new_layer_config 间接依赖 pip
PANPooling 间接依赖 pip
fps 间接依赖 pip
to_torch_csc_tensor 间接依赖 pip
Thread 间接依赖 pip
global_mean_pool 间接依赖 pip
abstractmethod 间接依赖 pip
CachedLoader 间接依赖 pip
BCEWithLogitsLoss 间接依赖 pip
is_full_test 间接依赖 pip
CuGraphSAGEConv 间接依赖 pip
GRU 间接依赖 pip
GPSConv 间接依赖 pip
CaptumExplainer 间接依赖 pip
L2KNNIndex 间接依赖 pip
CuGraphGATConv 间接依赖 pip
ConstantLR 间接依赖 pip
RootedRWSubgraph 间接依赖 pip
PANConv 间接依赖 pip
NeighborLoader 间接依赖 pip
to_smiles 间接依赖 pip
AttentionalAggregation 间接依赖 pip
LeakyReLU 间接依赖 pip
is_undirected 间接依赖 pip
Callable 间接依赖 pip
defaultdict 间接依赖 pip
BaseData 间接依赖 pip
ContextDecorator 间接依赖 pip
size 间接依赖 pip
shutdown_rpc 间接依赖 pip
DenseGINConv 间接依赖 pip
LinkNeighborLoader 间接依赖 pip
ZipLoader 间接依赖 pip
DistMult 间接依赖 pip
avg_pool 间接依赖 pip
ThresholdConfig 间接依赖 pip
Generator 间接依赖 pip
get_random_edge_index 间接依赖 pip
PRBCDAttack 间接依赖 pip
ReLU 间接依赖 pip
BatchNorm 间接依赖 pip
BoundedSemaphore 间接依赖 pip
kernel 间接依赖 pip
BatchNorm1d 间接依赖 pip
IBMBNodeLoader 间接依赖 pip
get_planetoid_dataset 间接依赖 pip
NNConv 间接依赖 pip
coalesce 间接依赖 pip
GCNConv 间接依赖 pip
DenseGATConv 间接依赖 pip
ClusterLoader 间接依赖 pip
DenseSAGEConv 间接依赖 pip
DMoNPooling 间接依赖 pip
eval_acc 间接依赖 pip
Reddit 间接依赖 pip
TransformerBlock 间接依赖 pip
RocksDatabase 间接依赖 pip
spec_from_file_location 间接依赖 pip
DenseGCNConv 间接依赖 pip
GraphMaskExplainer 间接依赖 pip
JumpingKnowledge 间接依赖 pip
TemporalEncoding 间接依赖 pip
init_rpc 间接依赖 pip
Summary 间接依赖 pip
DataListLoader 间接依赖 pip
dense_diff_pool 间接依赖 pip
Inspector 间接依赖 pip
DimeNet 间接依赖 pip
GNNExplainer 间接依赖 pip
Union 间接依赖 pip
PRINT_OPTS 间接依赖 pip
Sequence 间接依赖 pip
write_off 间接依赖 pip
init_wandb 间接依赖 pip
RGCNConv 间接依赖 pip
ToSparseTensor 间接依赖 pip
GINConv 间接依赖 pip
approx_knn_graph 间接依赖 pip
ComplEx 间接依赖 pip
global_add_pool 间接依赖 pip
onlyCUDA 间接依赖 pip
DynamicEdgeConv 间接依赖 pip
GraphSAGE 间接依赖 pip
Iterator 间接依赖 pip
field 间接依赖 pip
FakeHeteroDataset 间接依赖 pip
voxel_grid 间接依赖 pip
GENConv 间接依赖 pip
GraphGymDataModule 间接依赖 pip
HeteroData 间接依赖 pip
HGTLoader 间接依赖 pip
TransformerConv 间接依赖 pip
onlyNeighborSampler 间接依赖 pip
QuantileAggregation 间接依赖 pip
HeteroConv 间接依赖 pip
get_random_tensor_frame 间接依赖 pip
Embedding 间接依赖 pip
set_cfg 间接依赖 pip
Batch 间接依赖 pip
GRBCDAttack 间接依赖 pip
Adj 间接依赖 pip
EdgeLayout 间接依赖 pip
HeteroLinear 间接依赖 pip
GraphMultisetTransformer 间接依赖 pip
OGB_MAG 间接依赖 pip
LambdaLR 间接依赖 pip
DummyExplainer 间接依赖 pip
PointNetConv 间接依赖 pip
AttentionExplainer 间接依赖 pip
Explanation 间接依赖 pip
from_nested_tensor 间接依赖 pip
AddMetaPaths 间接依赖 pip
HeteroLayerNorm 间接依赖 pip
unbatch_edge_index 间接依赖 pip
add_self_loops 间接依赖 pip
extract_gz 间接依赖 pip
narrow 间接依赖 pip
Any 间接依赖 pip
GraphGenerator 间接依赖 pip
MedianAggregation 间接依赖 pip
PygNodePropPredDataset 间接依赖 pip
ARGA 间接依赖 pip
MLPAggregation 间接依赖 pip
set_printing 间接依赖 pip
OrderedDict 间接依赖 pip
Conv1d 间接依赖 pip
PrefetchLoader 间接依赖 pip
namedtuple 间接依赖 pip
is_ckpt_epoch 间接依赖 pip
set_home_dir 间接依赖 pip
max_pool 间接依赖 pip
GCN 间接依赖 pip
MaskLabel 间接依赖 pip
MLP 间接依赖 pip
DirGNNConv 间接依赖 pip
unbatch 间接依赖 pip
NamedTuple 间接依赖 pip
IBMBBatchLoader 间接依赖 pip
WITH_PT21 间接依赖 pip
GlobalSAModule 间接依赖 pip
get_home_dir 间接依赖 pip
torch 间接依赖 pip
to_hetero 间接依赖 pip
cumsum 间接依赖 pip
torch_geometric 间接依赖 pip
random_planetoid_splits 间接依赖 pip
onlyGraphviz 间接依赖 pip
setuptools 39.2.0 间接依赖 pip
GIN 间接依赖 pip
Planetoid 间接依赖 pip
withCUDA 间接依赖 pip
Entities 间接依赖 pip
ClusterData 间接依赖 pip
contextmanager 间接依赖 pip
HeteroDictLinear 间接依赖 pip
Signature 间接依赖 pip
GCNWithJK 间接依赖 pip
ARGVA 间接依赖 pip
BondEncoder 间接依赖 pip
PositionalEncoding 间接依赖 pip
PGExplainer 间接依赖 pip
kaiming_uniform 间接依赖 pip
one_hot 间接依赖 pip
Linear 间接依赖 pip
Data 间接依赖 pip
citation 间接依赖 pip
inference_run 间接依赖 pip
AddRandomMetaPaths 间接依赖 pip
EdgeConv 间接依赖 pip
WITH_PYG_LIB 间接依赖 pip
to_undirected 间接依赖 pip
remove_self_loops 间接依赖 pip
VGAE 间接依赖 pip
ASAPooling 间接依赖 pip
WITH_TORCH_SPARSE 间接依赖 pip
torch_profile 间接依赖 pip
replace 间接依赖 pip
ABC 间接依赖 pip
HeteroBatchNorm 间接依赖 pip
onlyXPU 间接依赖 pip
DeepSetsAggregation 间接依赖 pip
cfg 间接依赖 pip
FastRGCNConv 间接依赖 pip
TransitionDown 间接依赖 pip
from_smiles 间接依赖 pip
num_nodes 间接依赖 pip
xpu_profile 间接依赖 pip
DataLoader 间接依赖 pip
FeaturePropagation 间接依赖 pip
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