Mittel

TensorFlow segfault TFLite converter on per-channel quantized transposed convolutions

  • Veröffentlicht: 16.09.2022
  • Aktualisiert: 11.10.2026 14:18

Impact

When converting transposed convolutions using per-channel weight quantization the converter segfaults and crashes the Python process.

python
import tensorflow as tf

class QuantConv2DTransposed(tf.keras.layers.Layer):
    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight("kernel", [3, 3, input_shape[-1], 24])

    def call(self, inputs):
        filters = tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_per_channel(
            self.kernel, -3.0 * tf.ones([24]), 3.0 * tf.ones([24]), narrow_range=True
        )
        filters = tf.transpose(filters, (0, 1, 3, 2))
        return tf.nn.conv2d_transpose(inputs, filters, [*inputs.shape[:-1], 24], 1)

inp = tf.keras.Input(shape=(6, 8, 48), batch_size=1)
x = tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars(inp, -3.0, 3.0, narrow_range=True)
x = QuantConv2DTransposed()(x)
x = tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars(x, -3.0, 3.0, narrow_range=True)

model = tf.keras.Model(inp, x)

model.save("/tmp/testing")
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("/tmp/testing")
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]

# terminated by signal SIGSEGV (Address boundary error)
tflite_model = converter.convert()

Patches

We have patched the issue in GitHub commit aa0b852a4588cea4d36b74feb05d93055540b450.

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 Lukas Geiger via Github issue.

Betroffene Software

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

PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben 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

CVSS-Wert 5.9/10
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 14:18

Quellen und Lizenzen

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3128 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3291 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-79h2-q768-fpxr - CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-965 - 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.

Alle (427) im Archiv
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

  1. 2019: 7
  2. 2020: 35
  3. 2021: 200
  4. 2022: 166
  5. 2023: 18
  6. 2024: 1
  7. 2025: 0
  8. 2026: 0
Schweregrad:
  1. Hoch · 7.5 CVE-2023-33976 < 2.12.1 2.12.1
  2. Hoch · 7.5 CVE-2023-25659 < 2.11.1 2.11.1
  3. Hoch · 7.5 CVE-2023-25660 < 2.11.1 2.11.1
  4. Hoch · 7.5 CVE-2023-25662 < 2.11.1 2.11.1
  5. Hoch · 7.5 CVE-2023-25663 < 2.11.1 2.11.1
  6. Hoch · 7.5 CVE-2023-25665 < 2.11.1 2.11.1
  7. Hoch · 7.5 CVE-2023-25666 < 2.11.1 2.11.1
  8. Hoch · 7.5 CVE-2023-25669 < 2.11.1 2.11.1
  9. Hoch · 7.5 CVE-2023-25672 < 2.11.1 2.11.1
  10. Hoch · 7.5 CVE-2023-25673 < 2.11.1 2.11.1
  11. Hoch · 7.5 CVE-2023-25674 < 2.11.1 2.11.1
  12. Hoch · 7.5 CVE-2023-25675 < 2.11.1 2.11.1
  13. Hoch · 7.5 CVE-2023-25676 < 2.11.1 2.11.1
  14. Hoch · 8.0 CVE-2023-25801 < 2.11.1 2.11.1
  15. Hoch · 7.5 CVE-2023-27579 < 2.11.1 2.11.1
  16. Hoch · 7.5 CVE-2023-25658 < 2.11.1 2.11.1
  17. 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
  18. 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
  19. TensorFlow segfault TFLite converter on per-channel quantized transposed convolutions dieser Eintrag
    Mittel · 5.9 CVE-2022-36027 < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1
  20. 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
  21. 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
  22. 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
  23. 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
  24. 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
  25. 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
  26. Hoch · 8.8 CVE-2022-23594 >= 2.7.0, < 2.7.1 2.7.1
  27. Hoch · 8.8 CVE-2022-23560 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  28. Hoch · 7.1 CVE-2022-23563 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  29. Hoch · 8.1 CVE-2022-23592 >= 2.7.0, < 2.8.0 2.8.0
  30. Hoch · 7.5 CVE-2022-23591 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  31. Hoch · 8.8 CVE-2022-23574 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  32. Hoch · 7.6 CVE-2022-23573 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  33. Hoch · 7.6 CVE-2022-23562 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  34. Hoch · 8.8 CVE-2022-23561 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  35. Hoch · 8.8 CVE-2022-23559 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  36. Hoch · 8.8 CVE-2022-23566 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  37. Hoch · 7.6 CVE-2022-23584 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  38. Hoch · 7.6 CVE-2022-23558 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
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