Division by 0 in `Conv2DBackpropFilter`
Impact
An attacker can trigger a division by 0 in tf.raw_ops.Conv2DBackpropFilter:
import tensorflow as tf
input_tensor = tf.constant([], shape=[0, 0, 1, 0], dtype=tf.float32)
filter_sizes = tf.constant([1, 1, 1, 1], shape=[4], dtype=tf.int32)
out_backprop = tf.constant([], shape=[0, 0, 1, 1], dtype=tf.float32)
tf.raw_ops.Conv2DBackpropFilter(input=input_tensor, filter_sizes=filter_sizes,
out_backprop=out_backprop,
strides=[1, 66, 18, 1], use_cudnn_on_gpu=True,
padding='SAME', explicit_paddings=[],
data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1])
This is because the implementation does a modulus operation where the divisor is controlled by the caller:
if (dims->in_depth % filter_shape.dim_size(num_dims - 2)) { ... }
Patches
We have patched the issue in GitHub commit fca9874a9b42a2134f907d2fb46ab774a831404a.
The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 and TensorFlow 2.1.4, as these are also affected and still in supported range.
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 has been reported by Yakun Zhang and Ying Wang of Baidu X-Team.
Betroffene Software
Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.
| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/fca9874a9b42a2134f907d2fb46ab774a831404a
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-r4pj-74mg-8868
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-29524
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-452.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-650.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-161.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:L- Schwäche (CWE)
CWE-369- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 14.05.2021
- Aktualisiert
- 11.10.2026 15:17
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-161 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-452 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-650 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-r4pj-74mg-8868 - CC BY 4.0
Schwachstellenhistorie: tensorflow
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
- 433
- Erste → letzte
- 04.2019 07.2024
- Ohne Fix
- 0
- In Angriffen ausgenutzt
- 0
Verteilung nach Schweregrad
- Kritisch 6
- Hoch 112
- Mittel 210
- Niedrig 105
Veröffentlichungen pro Jahr
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 169
- 2023: 21
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Division by 0 in `Conv2DBackpropFilter` dieser Eintrag
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