TensorFlow vulnerable to null-dereference in `mlir::tfg::TFOp::nameAttr`
Impact
When mlir::tfg::TFOp::nameAttr receives null type list attributes, it crashes.
StatusOr<unsigned> GraphDefImporter::ArgNumType(const NamedAttrList &attrs,
const OpDef::ArgDef &arg_def,
SmallVectorImpl<Type> &types) {
// Check whether a type list attribute is specified.
if (!arg_def.type_list_attr().empty()) {
if (auto v = attrs.get(arg_def.type_list_attr()).dyn_cast<ArrayAttr>()) {
for (Attribute attr : v) {
if (auto dtype = attr.dyn_cast<TypeAttr>()) {
types.push_back(UnrankedTensorType::get(dtype.getValue()));
} else {
return InvalidArgument("Expected '", arg_def.type_list_attr(),
"' to be a list of types");
}
}
return v.size();
}
return NotFound("Type attr not found: ", arg_def.type_list_attr());
}
unsigned num = 1;
// Check whether a number attribute is specified.
if (!arg_def.number_attr().empty()) {
if (auto v = attrs.get(arg_def.number_attr()).dyn_cast<IntegerAttr>()) {
num = v.getValue().getZExtValue();
} else {
return NotFound("Type attr not found: ", arg_def.number_attr());
}
}
// Check for a type or type attribute.
Type dtype;
if (arg_def.type() != DataType::DT_INVALID) {
TF_RETURN_IF_ERROR(ConvertDataType(arg_def.type(), b_, &dtype));
} else if (arg_def.type_attr().empty()) {
return InvalidArgument("Arg '", arg_def.name(),
"' has invalid type and no type attribute");
} else {
if (auto v = attrs.get(arg_def.type_attr()).dyn_cast<TypeAttr>()) {
dtype = v.getValue();
} else {
return NotFound("Type attr not found: ", arg_def.type_attr());
}
}
types.append(num, UnrankedTensorType::get(dtype));
return num;
}Patches
We have patched the issue in GitHub commits 3a754740d5414e362512ee981eefba41561a63a6 and a0f0b9a21c9270930457095092f558fbad4c03e5.
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.
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-7j3m-8g3c-9qqq
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-36014
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/3a754740d5414e362512ee981eefba41561a63a6
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/a0f0b9a21c9270930457095092f558fbad4c03e5
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/ir/importexport/graphdef_import.cc
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.10.0
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-7j3m-8g3c-9qqq
- 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-476- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 16.09.2022
- Aktualisiert
- 11.10.2026 14:18
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3129 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3292 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-7j3m-8g3c-9qqq - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-966 - 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 null-dereference in `mlir::tfg::TFOp::nameAttr` 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.