Heap buffer overflow in `RaggedBinCount`
Impact
If the splits argument of RaggedBincount does not specify a valid SparseTensor, then an attacker can trigger a heap buffer overflow:
import tensorflow as tf
tf.raw_ops.RaggedBincount(splits=[0], values=[1,1,1,1,1], size=5, weights=[1,2,3,4], binary_output=False)
This will cause a read from outside the bounds of the splits tensor buffer in the implementation of the RaggedBincount op:
for (int idx = 0; idx < num_values; ++idx) {
while (idx >= splits(batch_idx)) {
batch_idx++;
}
...
}
Before the for loop, batch_idx is set to 0. The user controls the splits array, making it contain only one element, 0. Thus, the code in the while loop would increment batch_idx and then try to read splits(1), which is outside of bounds.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit eebb96c2830d48597d055d247c0e9aebaea94cd5.
The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2 and TensorFlow 2.3.3, as these are also affected.
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 | >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.3.3, 2.4.2 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.3.3, 2.4.2 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.3.3, 2.4.2 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-4278-2v5v-65r4
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/eebb96c2830d48597d055d247c0e9aebaea94cd5
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-29512
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-440.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-638.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-149.yaml
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:L- Słabość (CWE)
CWE-120, CWE-787- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 14.05.2021
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:19
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-149 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-440 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-638 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-4278-2v5v-65r4 - CC BY 4.0
Historia podatności: tensorflow-cpu
Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.
- Wszystkich wpisów
- 430
- Pierwsza → ostatnia
- 04.2019 07.2024
- Bez poprawki
- 0
- Wykorzystywana w atakach
- 0
Rozkład istotności
- Krytyczna 6
- Wysoka 111
- Średnia 208
- Niska 105
Ujawnienia w latach
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 21
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Heap buffer overflow in `RaggedBinCount` 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.