Division by 0 in `QuantizedMul`
Impact
An attacker can trigger a division by 0 in tf.raw_ops.QuantizedMul:
import tensorflow as tf
x = tf.zeros([4, 1], dtype=tf.quint8)
y = tf.constant([], dtype=tf.quint8)
min_x = tf.constant(0.0)
max_x = tf.constant(0.0010000000474974513)
min_y = tf.constant(0.0)
max_y = tf.constant(0.0010000000474974513)
tf.raw_ops.QuantizedMul(x=x, y=y, min_x=min_x, max_x=max_x, min_y=min_y, max_y=max_y)
This is because the implementation does a division by a quantity that is controlled by the caller:
template <class T, class Toutput>
void VectorTensorMultiply(const T* vector_data, int32 vector_offset,
int64 vector_num_elements, const T* tensor_data,
int32 tensor_offset, int64 tensor_num_elements,
Toutput* output) {
for (int i = 0; i < tensor_num_elements; ++i) {
const int64 vector_i = i % vector_num_elements;
...
}
}
Patches
We have patched the issue in GitHub commit a1b11d2fdd1e51bfe18bb1ede804f60abfa92da6.
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 Ying Wang and Yakun Zhang 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/a1b11d2fdd1e51bfe18bb1ede804f60abfa92da6
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-6f84-42vf-ppwp
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-29528
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-456.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-654.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-165.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-2021-165 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-456 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-654 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-6f84-42vf-ppwp - 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 `QuantizedMul` dieser Eintrag
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