Out of bounds read in Tensorflow
Impact
The implementation of FractionalAvgPoolGrad does not consider cases where the input tensors are invalid allowing an attacker to read from outside of bounds of heap:
import tensorflow as tf
@tf.function
def test():
y = tf.raw_ops.FractionalAvgPoolGrad(
orig_input_tensor_shape=[2,2,2,2],
out_backprop=[[[[1,2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9,10], [11,12]]]],
row_pooling_sequence=[-10,1,2,3],
col_pooling_sequence=[1,2,3,4],
overlapping=True)
return y
test()Patches
We have patched the issue in GitHub commit 002408c3696b173863228223d535f9de72a101a9.
The fix will be included in TensorFlow 2.8.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.7.1, TensorFlow 2.6.3, and TensorFlow 2.5.3, 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 Yu Tian of Qihoo 360 AIVul Team.
Betroffene Software
Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.
| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 | 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 | 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 | 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-vjg4-v33c-ggc4
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/002408c3696b173863228223d535f9de72a101a9
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/5100e359aef5c8021f2e71c7b986420b85ce7b3d/tensorflow/core/kernels/fractional_avg_pool_op.cc#L209-L360
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-21730
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2022-54.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2022-109.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-vjg4-v33c-ggc4
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-125- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 03.02.2022
- Aktualisiert
- 11.10.2026 15:17
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-54 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-109 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3247 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-vjg4-v33c-ggc4 - 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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