Segfault and heap buffer overflow in `{Experimental,}DatasetToTFRecord`
Impact
The implementation for tf.raw_ops.ExperimentalDatasetToTFRecord and tf.raw_ops.DatasetToTFRecord can trigger heap buffer overflow and segmentation fault:
import tensorflow as tf
dataset = tf.data.Dataset.range(3)
dataset = tf.data.experimental.to_variant(dataset)
tf.raw_ops.ExperimentalDatasetToTFRecord(
input_dataset=dataset,
filename='/tmp/output',
compression_type='')The implementation assumes that all records in the dataset are of string type. However, there is no check for that, and the example given above uses numeric types.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit e0b6e58c328059829c3eb968136f17aa72b6c876.
The fix will be included in TensorFlow 2.6.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.5.1, TensorFlow 2.4.3, and TensorFlow 2.3.4, 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 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 | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/e0b6e58c328059829c3eb968136f17aa72b6c876
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-f8h4-7rgh-q2gm
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-37650
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-563.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-761.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-272.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H- Słabość (CWE)
CWE-120, CWE-787- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 12.08.2021
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:19
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-272 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-563 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-761 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-f8h4-7rgh-q2gm - 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 heap buffer overflow in `{Experimental,}DatasetToTFRecord` 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.