Heap OOB in `SdcaOptimizerV2`
Impact
An attacker can read from outside of bounds of heap allocated data by sending specially crafted illegal arguments to tf.raw_ops.SdcaOptimizerV2:
import tensorflow as tf
tf.raw_ops.SdcaOptimizerV2(
sparse_example_indices=[[1]],
sparse_feature_indices=[[1]],
sparse_feature_values=[[1.0,2.0]],
dense_features=[[1.0]],
example_weights=[1.0],
example_labels=[],
sparse_indices=[1],
sparse_weights=[1.0],
dense_weights=[[1.0]],
example_state_data=[[100.0,100.0,100.0,100.0]],
loss_type='logistic_loss',
l1=100.0,
l2=100.0,
num_loss_partitions=1,
num_inner_iterations=1,
adaptive=True)The implementation does not check that the length of example_labels is the same as the number of examples.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit a4e138660270e7599793fa438cd7b2fc2ce215a6.
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/a4e138660270e7599793fa438cd7b2fc2ce215a6
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-5hj3-vjjf-f5m7
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-37672
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-585.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-783.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-294.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N- Słabość (CWE)
CWE-125- 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-2021-294 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-585 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-783 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-5hj3-vjjf-f5m7 - 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.
- 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
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 18
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Heap OOB in `SdcaOptimizerV2` 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.