Missing validation results in undefined behavior in `QuantizedConv2D`
Impact
The implementation of tf.raw_ops.QuantizedConv2D does not fully validate the input arguments:
import tensorflow as tf
input = tf.constant(1, shape=[1, 2, 3, 3], dtype=tf.quint8)
filter = tf.constant(1, shape=[1, 2, 3, 3], dtype=tf.quint8)
# bad args
min_input = tf.constant([], shape=[0], dtype=tf.float32)
max_input = tf.constant(0, shape=[], dtype=tf.float32)
min_filter = tf.constant(0, shape=[], dtype=tf.float32)
max_filter = tf.constant(0, shape=[], dtype=tf.float32)
tf.raw_ops.QuantizedConv2D(
input=input,
filter=filter,
min_input=min_input,
max_input=max_input,
min_filter=min_filter,
max_filter=max_filter,
strides=[1, 1, 1, 1],
padding="SAME")
In this case, references get bound to nullptr for each argument that is empty (in the example, all arguments in the bad args section).
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 0f0b080ecde4d3dfec158d6f60da34d5e31693c4.
The fix will be included in TensorFlow 2.9.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.8.1, TensorFlow 2.7.2, and TensorFlow 2.6.4, 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 Neophytos Christou from Secure Systems Lab at Brown University.
Betroffene Software
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| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 | 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 | 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 | 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-pqhm-4wvf-2jg8
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-29201
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/0f0b080ecde4d3dfec158d6f60da34d5e31693c4
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/f3b9bf4c3c0597563b289c0512e98d4ce81f886e/tensorflow/core/kernels/quantized_conv_ops.cc
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.6.4
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.7.2
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.8.1
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.9.0
- https://pypi.org/project/tensorflow-gpu
- https://github.com/advisories/GHSA-pqhm-4wvf-2jg8
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://pypi.org/project/tensorflow-cpu
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-20, CWE-476- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 24.05.2022
- Aktualisiert
- 11.10.2026 14:17
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-1026 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3224 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-pqhm-4wvf-2jg8 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3358 - PyPA Advisory Database; 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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