Zaloguj się
Deutsch English Español Polski
Wysoka

Segfault in `tf.quantization.quantize_and_dequantize`

  • Ujawniono: 21.10.2020
  • Aktualizacja: 11.10.2026 13:19

Impact

An attacker can pass an invalid axis value to tf.quantization.quantize_and_dequantize:

python
tf.quantization.quantize_and_dequantize(
    input=[2.5, 2.5], input_min=[0,0], input_max=[1,1], axis=10)

This results in accessing a dimension outside the rank of the input tensor in the C++ kernel implementation:

const int depth = (axis_ == -1) ? 1 : input.dim_size(axis_);

However, dim_size only does a DCHECK to validate the argument and then uses it to access the corresponding element of an array:

int64 TensorShapeBase<Shape>::dim_size(int d) const {
  DCHECK_GE(d, 0);
  DCHECK_LT(d, dims());
  DoStuffWith(dims_[d]);
}

Since in normal builds, DCHECK-like macros are no-ops, this results in segfault and access out of bounds of the array.

Patches

We have patched the issue in eccb7ec454e6617738554a255d77f08e60ee0808 and will release TensorFlow 2.4.0 containing the patch. TensorFlow nightly packages after this commit will also have the issue resolved.

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 in #42105

Czego dotyczy

Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.

PlatformaPaczkaPodatne wersjePoprawka w wersji
Python (PyPI) tensorflow < 2.4.0 2.4.0
Python (PyPI) tensorflow-cpu < 2.4.0 2.4.0
Python (PyPI) tensorflow-gpu < 2.4.0 2.4.0

Odnośniki

Ocena CVSS 5.9/10
Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
Słabość (CWE)
CWE-125
Platforma
Python (PyPI)
Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu
Ujawniono
21.10.2020
Aktualizacja
11.10.2026 13:19

Źródła i licencje

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-138 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-295 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-330 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-rrfp-j2mp-hq9c - CC BY 4.0

Historia podatności: tensorflow-gpu

Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.

Wszystkie (427) w archiwum
Wszystkich wpisów
427
Pierwsza → ostatnia
04.2019 07.2024
Bez poprawki
0
Wykorzystywana w atakach
0

Rozkład istotności

  • Krytyczna 6
  • Wysoka 109
  • Średnia 207
  • Niska 105

Ujawnienia w latach

Istotność:
  1. Segfault in `tf.quantization.quantize_and_dequantize` ten wpis
    Wysoka · 5.9 CVE-2020-15265 < 2.4.0 2.4.0
  2. TensorFlow has segfault in array_ops.upper_bound
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-33976 < 2.12.1 2.12.1
  3. TensorFlow vulnerable to Out-of-Bounds Read in DynamicStitch
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25659 < 2.11.1 2.11.1
  4. TensorFlow vulnerable to seg fault in `tf.raw_ops.Print`
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25660 < 2.11.1 2.11.1
  5. TensorFlow vulnerable to integer overflow in EditDistance
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25662 < 2.11.1 2.11.1
  6. TensorFlow has Null Pointer Error in TensorArrayConcatV2
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25663 < 2.11.1 2.11.1
  7. TensorFlow has Null Pointer Error in SparseSparseMaximum
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25665 < 2.11.1 2.11.1
  8. TensorFlow has Floating Point Exception in AudioSpectrogram
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25666 < 2.11.1 2.11.1
  9. TensorFlow has a heap out-of-buffer read vulnerability in the QuantizeAndDequantize operation
    Krytyczna · 9.8 CVE-2023-25668 < 2.11.1 2.11.1
  10. TensorFlow has Floating Point Exception in AvgPoolGrad with XLA
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25669 < 2.11.1 2.11.1
  11. TensorFlow has Null Pointer Error in QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25670 < 2.11.1 2.11.1
  12. TensorFlow has Null Pointer Error in LookupTableImportV2
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25672 < 2.11.1 2.11.1
  13. TensorFlow has Floating Point Exception in TensorListSplit with XLA
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25673 < 2.11.1 2.11.1
  14. TensorFlow has Null Pointer Error in RandomShuffle with XLA enable
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25674 < 2.11.1 2.11.1
  15. TensorFlow has Segfault in Bincount with XLA
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25675 < 2.11.1 2.11.1
  16. TensorFlow has null dereference on ParallelConcat with XLA
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25676 < 2.11.1 2.11.1
  17. TensorFlow has double free in Fractional(Max/Avg)Pool
    Wysoka · 8.0 CVE-2023-25801 < 2.11.1 2.11.1
  18. TensorFlow has Floating Point Exception in TFLite in conv kernel
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-27579 < 2.11.1 2.11.1
  19. TensorFlow vulnerable to Out-of-Bounds Read in GRUBlockCellGrad
    Wysoka · 7.5 CVE-2023-25658 < 2.11.1 2.11.1
  20. Out of bounds write in grappler in Tensorflow
    Wysoka · 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
  21. FractionalMaxPool and FractionalAVGPool heap out-of-bounds acess
    Wysoka · 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
  22. TensorFlow vulnerable to OOB write in `scatter_nd` in TF Lite
    Wysoka · 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
  23. TensorFlow vulnerable to OOB read in `Gather_nd` in TF Lite
    Wysoka · 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
  24. Code injection in `saved_model_cli` in TensorFlow
    Wysoka · 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
  25. Segfault and OOB write due to incomplete validation in `EditDistance` in TensorFlow
    Wysoka · 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
  26. NULL Pointer Dereference and Access of Uninitialized Pointer in TensorFlow
    Krytyczna · 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
  27. Improper Validation of Integrity Check Value in TensorFlow
    Wysoka · 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
  28. Out of bounds read in Tensorflow
    Wysoka · 8.8 CVE-2022-23594 >= 2.7.0, < 2.7.1 2.7.1
  29. Read and Write outside of bounds in TensorFlow
    Wysoka · 8.8 CVE-2022-23560 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  30. Insecure temporary file in Tensorflow
    Wysoka · 7.1 CVE-2022-23563 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  31. Out of bounds read in Tensorflow
    Wysoka · 8.1 CVE-2022-23592 >= 2.7.0, < 2.8.0 2.8.0
  32. Stack overflow in TensorFlow
    Wysoka · 7.5 CVE-2022-23591 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  33. Out of bounds read and write in Tensorflow
    Wysoka · 8.8 CVE-2022-23574 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  34. Uninitialized variable access in Tensorflow
    Wysoka · 7.6 CVE-2022-23573 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  35. Integer overflow in Tensorflow
    Wysoka · 7.6 CVE-2022-23562 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  36. Out of bounds write in TFLite
    Wysoka · 8.8 CVE-2022-23561 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  37. Integer overflow in TFLite
    Wysoka · 8.8 CVE-2022-23559 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  38. Out of bounds write in Tensorflow
    Wysoka · 8.8 CVE-2022-23566 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  39. Use after free in `DecodePng` kernel
    Wysoka · 7.6 CVE-2022-23584 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  40. Integer overflow in TFLite array creation
    Wysoka · 7.6 CVE-2022-23558 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
  41. Integer overflow in TensorFlow
    Wysoka · 8.8 CVE-2022-23587 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 2.5.3, 2.6.3
Pokaż więcej (20) Widać 41 z 115

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.

Podłącz swoją aplikację
Newsletter DockRay

Bezpieczeństwo aplikacji w Twojej skrzynce

Najważniejsze podatności, konkretne zalecenia i praktyczne wskazówki dla Twoich aplikacji. Wybierz technologie i śledź to, co ma znaczenie dla Twojego projektu.

  • Codzienne zestawienie nowych podatności, także krytycznych.
  • Powiadomienia o ważnych aktualizacjach.
  • Praktyczne porady o bezpieczeństwie i monitoringu aplikacji.

Pozostaw puste, aby otrzymywać informacje o wszystkich technologiach.

Polityka prywatności

Zapis jest bezpłatny. Wypiszesz się jednym kliknięciem w wiadomości.