Overflow/denial of service in `tf.raw_ops.ReverseSequence`
Impact
The implementation of tf.raw_ops.ReverseSequence allows for stack overflow and/or CHECK-fail based denial of service.
import tensorflow as tf
input = tf.zeros([1, 1, 1], dtype=tf.int32)
seq_lengths = tf.constant([0], shape=[1], dtype=tf.int32)
tf.raw_ops.ReverseSequence(
input=input, seq_lengths=seq_lengths, seq_dim=-2, batch_dim=0)The implementation fails to validate that seq_dim and batch_dim arguments are valid.
Negative values for seq_dim can result in stack overflow or CHECK-failure, depending on the version of Eigen code used to implement the operation. Similar behavior can be exhibited by invalid values of batch_dim.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit ecf768cbe50cedc0a45ce1ee223146a3d3d26d23.
The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 and TensorFlow 2.1.4, 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 Ying Wang and Yakun Zhang of Baidu X-Team.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-6qgm-fv6v-rfpv
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/ecf768cbe50cedc0a45ce1ee223146a3d3d26d23
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-29575
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-503.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-701.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-212.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-119, 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-2021-212 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-503 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-701 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-6qgm-fv6v-rfpv - 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
-
Overflow/denial of service in `tf.raw_ops.ReverseSequence` 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.