TensorFlow vulnerable to floating point exception in `Conv2D`
Impact
If Conv2D is given empty input and the filter and padding sizes are valid, the output is all-zeros. This causes division-by-zero floating point exceptions that can be used to trigger a denial of service attack.
import tensorflow as tf
import numpy as np
with tf.device("CPU"): # also can be triggerred on GPU
input = np.ones([1, 0, 2, 1])
filter = np.ones([1, 1, 1, 1])
strides = ([1, 1, 1, 1])
padding = "EXPLICIT"
explicit_paddings = [0 , 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
data_format = "NHWC"
res = tf.raw_ops.Conv2D(
input=input,
filter=filter,
strides=strides,
padding=padding,
explicit_paddings=explicit_paddings,
data_format=data_format,
)Patches
We have patched the issue in GitHub commit 611d80db29dd7b0cfb755772c69d60ae5bca05f9.
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 Jingyi Shi.
Betroffene Software
Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.
| 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-q5jv-m6qw-5g37
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-35996
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/611d80db29dd7b0cfb755772c69d60ae5bca05f9
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.10.0
- https://pypi.org/project/tensorflow-gpu
- https://github.com/advisories/GHSA-q5jv-m6qw-5g37
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://pypi.org/project/tensorflow-cpu
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-369- 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-2026-1029 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3228 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-q5jv-m6qw-5g37 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3361 - 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
-
TensorFlow vulnerable to floating point exception in `Conv2D` dieser Eintrag
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.