Integer overflow in TFLite array creation
Impact
An attacker can craft a TFLite model that would cause an integer overflow in TfLiteIntArrayCreate:
TfLiteIntArray* TfLiteIntArrayCreate(int size) {
int alloc_size = TfLiteIntArrayGetSizeInBytes(size);
// ...
TfLiteIntArray* ret = (TfLiteIntArray*)malloc(alloc_size);
// ...
}
The TfLiteIntArrayGetSizeInBytes returns an int instead of a size_t:
int TfLiteIntArrayGetSizeInBytes(int size) {
static TfLiteIntArray dummy;
int computed_size = sizeof(dummy) + sizeof(dummy.data[0]) * size;
#if defined(_MSC_VER)
// Context for why this is needed is in http://b/189926408#comment21
computed_size -= sizeof(dummy.data[0]);
#endif
return computed_size;
}
An attacker can control model inputs such that computed_size overflows the size of int datatype.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit a1e1511dde36b3f8aa27a6ec630838e7ea40e091.
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 Wang Xuan 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 | 2.5.3, 2.6.3 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 | 2.5.3, 2.6.3 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-9gwq-6cwj-47h3
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-23558
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/a1e1511dde36b3f8aa27a6ec630838e7ea40e091
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2022-67.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2022-122.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ca6f96b62ad84207fbec580404eaa7dd7403a550/tensorflow/lite/c/common.c#L24-L33
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ca6f96b62ad84207fbec580404eaa7dd7403a550/tensorflow/lite/c/common.c#L53-L60
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-9gwq-6cwj-47h3
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:L/I:L/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-190- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 04.02.2022
- Aktualisiert
- 11.10.2026 14:17
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-67 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-122 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-9gwq-6cwj-47h3 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3151 - PyPA Advisory Database; 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
-
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