Segfault and data corruption in tensorflow-lite
Impact
To mimic Python's indexing with negative values, TFLite uses ResolveAxis to convert negative values to positive indices. However, the only check that the converted index is now valid is only present in debug builds:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/lite/kernels/internal/reference/reduce.h#L68-L72
If the DCHECK does not trigger, then code execution moves ahead with a negative index. This, in turn, results in accessing data out of bounds which results in segfaults and/or data corruption.
Patches
We have patched the issue in 2d88f470dea2671b430884260f3626b1fe99830a and will release patch releases for all versions between 1.15 and 2.3.
We recommend users to upgrade to TensorFlow 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, or 2.3.1.
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 members of the Aivul Team from Qihoo 360.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 1.15.4, >= 2.0.0, < 2.0.3, >= 2.1.0, < 2.1.2, >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 1.15.4, >= 2.0.0, < 2.0.3, >= 2.1.0, < 2.1.2, >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 1.15.4, >= 2.0.0, < 2.0.3, >= 2.1.0, < 2.1.2, >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/2d88f470dea2671b430884260f3626b1fe99830a
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-q4qf-3fc6-8x34
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
- http://lists.opensuse.org/opensuse-security-announce/2020-10/msg00065.html
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2020-15207
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2020-287.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2020-322.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2020-130.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:C/C:N/I:H/A:H- Słabość (CWE)
CWE-119, CWE-787- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 25.09.2020
- Aktualizacja
- 11.10.2026 15:17
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-130 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-287 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-322 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-q4qf-3fc6-8x34 - CC BY 4.0
Historia podatności: tensorflow
Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.
- Wszystkich wpisów
- 433
- Pierwsza → ostatnia
- 04.2019 07.2024
- Bez poprawki
- 0
- Wykorzystywana w atakach
- 0
Rozkład istotności
- Krytyczna 6
- Wysoka 112
- Średnia 210
- Niska 105
Ujawnienia w latach
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 169
- 2023: 21
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Segfault and data corruption in tensorflow-lite ten wpis
Dowiedz się, które podatności dotyczą Twojej aplikacji
Po podłączeniu integracji DockRay i włączeniu raportowania oprogramowania DockRay porównuje zgłoszone wersje komponentów ze znanymi podatnościami i powiadamia o potwierdzonych dopasowaniach. Zakres zależy od obsługiwanej technologii i dostępnych biuletynów.