Unitialized access in `EinsumHelper::ParseEquation`
Impact
During execution, EinsumHelper::ParseEquation() is supposed to set the flags in input_has_ellipsis vector and *output_has_ellipsis boolean to indicate whether there is ellipsis in the corresponding inputs and output.
However, the code only changes these flags to true and never assigns false.
for (int i = 0; i < num_inputs; ++i) {
input_label_counts->at(i).resize(num_labels);
for (const int label : input_labels->at(i)) {
if (label != kEllipsisLabel)
input_label_counts->at(i)[label] += 1;
else
input_has_ellipsis->at(i) = true;
}
}
output_label_counts->resize(num_labels);
for (const int label : *output_labels) {
if (label != kEllipsisLabel)
output_label_counts->at(label) += 1;
else
*output_has_ellipsis = true;
}
This results in unitialized variable access if callers assume that EinsumHelper::ParseEquation() always sets these flags.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit f09caa532b6e1ac8d2aa61b7832c78c5b79300c6.
The fix will be included in TensorFlow 2.7.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.6.1, TensorFlow 2.5.2, and TensorFlow 2.4.4, 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.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/f09caa532b6e1ac8d2aa61b7832c78c5b79300c6
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-j86v-p27c-73fm
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-41201
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-611.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-809.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-394.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-824- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 05.11.2021
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:19
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-394 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-611 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-809 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-j86v-p27c-73fm - 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
-
Unitialized access in `EinsumHelper::ParseEquation` 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.