Segfault in Tensorflow
Impact
The RaggedCountSparseOutput implementation does not validate that the input arguments form a valid ragged tensor. In particular, there is no validation that the values in the splits tensor generate a valid partitioning of the values tensor. Thus, the following code sets up conditions to cause a heap buffer overflow:
auto per_batch_counts = BatchedMap<W>(num_batches);
int batch_idx = 0;
for (int idx = 0; idx < num_values; ++idx) {
while (idx >= splits_values(batch_idx)) {
batch_idx++;
}
const auto& value = values_values(idx);
if (value >= 0 && (maxlength_ <= 0 || value < maxlength_)) {
per_batch_counts[batch_idx - 1][value] = 1;
}
}
A BatchedMap is equivalent to a vector where each element is a hashmap. However, if the first element of splits_values is not 0, batch_idx will never be 1, hence there will be no hashmap at index 0 in per_batch_counts. Trying to access that in the user code results in a segmentation fault.
Patches
We have patched the issue in 3cbb917b4714766030b28eba9fb41bb97ce9ee02 and will release a patch release.
We recommend users to upgrade to TensorFlow 2.3.1.
For more information
Please consult our security guide for more information regarding the security model and how to contact us with issues and questions.
Attribution
This vulnerability is a variant of GHSA-p5f8-gfw5-33w4
Betroffene Software
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| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | >= 2.3.0, < 2.3.1 | 2.3.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | >= 2.3.0, < 2.3.1 | 2.3.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | >= 2.3.0, < 2.3.1 | 2.3.1 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-x7rp-74x2-mjf3
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/3cbb917b4714766030b28eba9fb41bb97ce9ee02
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2020-15200
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2020-280.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2020-315.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2020-123.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-122, CWE-20, CWE-787- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 25.09.2020
- Aktualisiert
- 11.10.2026 13:19
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-123 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-280 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-315 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-x7rp-74x2-mjf3 - CC BY 4.0
Schwachstellenhistorie: tensorflow-cpu
Alle veröffentlichten Schwachstellen dieses Pakets (Python (PyPI)), neueste zuerst. Zeigt, ob es ein einmaliger Ausrutscher ist oder ein Paket, das man im Auge behalten muss.
- Einträge insgesamt
- 430
- Erste → letzte
- 04.2019 07.2024
- Ohne Fix
- 0
- In Angriffen ausgenutzt
- 0
Verteilung nach Schweregrad
- Kritisch 6
- Hoch 111
- Mittel 208
- Niedrig 105
Veröffentlichungen pro Jahr
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 21
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
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