Division by 0 in `DenseCountSparseOutput`
Impact
An attacker can cause a denial of service via a FPE runtime error in tf.raw_ops.DenseCountSparseOutput:
import tensorflow as tf
values = tf.constant([], shape=[0, 0], dtype=tf.int64)
weights = tf.constant([])
tf.raw_ops.DenseCountSparseOutput(
values=values, weights=weights,
minlength=-1, maxlength=58, binary_output=True)This is because the implementation computes a divisor value from user data but does not check that the result is 0 before doing the division:
int num_batch_elements = 1;
for (int i = 0; i < num_batch_dimensions; ++i) {
num_batch_elements *= data.shape().dim_size(i);
}
int num_value_elements = data.shape().num_elements() / num_batch_elements;Since data is given by the values argument, num_batch_elements is 0.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit da5ff2daf618591f64b2b62d9d9803951b945e9f.
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 Yakun Zhang and Ying Wang of Baidu X-Team.
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-qg48-85hg-mqc5
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/da5ff2daf618591f64b2b62d9d9803951b945e9f
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-29554
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-482.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-680.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-191.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:L- Słabość (CWE)
CWE-369- 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-2021-191 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-482 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-680 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-qg48-85hg-mqc5 - 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
-
Division by 0 in `DenseCountSparseOutput` 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.