Null pointer dereference in TFLite
Impact
An attacker can craft a TFLite model that would trigger a null pointer dereference, which would result in a crash and denial of service:
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=(1, 2, 3)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(0, activation='relu'))
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
interpreter.allocate_tensors()
interpreter.invoke()
The implementation unconditionally dereferences a pointer.
if (y4 > 1) {
// ...
} else {
for (int i0 = 0; i0 < y0; ++i0) {
const T* input2_data_ptr = nullptr;
for (int i1 = 0; i1 < y1; ++i1) {
input2_data_ptr = input2_data_reset;
for (int i2 = 0; i2 < y2; ++i2) {
scalar_broadcast_f(y3, params, *input1_data_ptr, input2_data_ptr,
output_data_ptr);
}
}
}
}
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 15691e456c7dc9bd6be203b09765b063bf4a380c.
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
Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.
| 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 | >= 2.5.0, < 2.5.1, >= 2.4.0, < 2.4.3, < 2.3.4 | 2.5.1, 2.4.3, 2.3.4 |
| 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-vcjj-9vg7-vf68
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/15691e456c7dc9bd6be203b09765b063bf4a380c
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-37688
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-601.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-799.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-310.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/149562d49faa709ea80df1d99fc41d005b81082a/tensorflow/lite/kernels/internal/optimized/optimized_ops.h#L268-L285
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-476- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 12.08.2021
- Aktualisiert
- 11.10.2026 15:17
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-310 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-601 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-799 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-vcjj-9vg7-vf68 - CC BY 4.0
Schwachstellenhistorie: tensorflow-gpu
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
- 427
- Erste → letzte
- 04.2019 07.2024
- Ohne Fix
- 0
- In Angriffen ausgenutzt
- 0
Verteilung nach Schweregrad
- Kritisch 6
- Hoch 109
- Mittel 207
- Niedrig 105
Veröffentlichungen pro Jahr
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 18
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Null pointer dereference in TFLite dieser Eintrag
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