Missing validation in shape inference for `Dequantize`
Impact
The shape inference code for tf.raw_ops.Dequantize has a vulnerability that could trigger a denial of service via a segfault if an attacker provides invalid arguments:
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_v2_behavior()
tf.raw_ops.Dequantize(
input_tensor = tf.constant(-10.0, dtype=tf.float32),
input_tensor = tf.cast(input_tensor, dtype=tf.quint8),
min_range = tf.constant([], shape=[0], dtype=tf.float32),
max_range = tf.constant([], shape=[0], dtype=tf.float32),
mode = 'MIN_COMBINED',
narrow_range=False,
axis=-10,
dtype=tf.dtypes.float32)The shape inference implementation uses axis to select between two different values for minmax_rank which is then used to retrieve tensor dimensions. However, code assumes that axis can be either -1 or a value greater than -1, with no validation for the other values.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit da857cfa0fde8f79ad0afdbc94e88b5d4bbec764.
The fix will be included in TensorFlow 2.6.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.5.1, TensorFlow 2.4.3, and TensorFlow 2.3.4, 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 of Baidu Security.
Betroffene Software
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| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-qfpc-5pjr-mh26
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/da857cfa0fde8f79ad0afdbc94e88b5d4bbec764
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-37677
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-590.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-788.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-299.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-1284, CWE-20- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 12.08.2021
- Aktualisiert
- 11.10.2026 13:19
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-299 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-590 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-788 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-qfpc-5pjr-mh26 - 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
-
Missing validation in shape inference for `Dequantize` dieser Eintrag
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