Division by zero in Tensorflow
Impact
The estimator for the cost of some convolution operations can be made to execute a division by 0:
import tensorflow as tf
@tf.function
def test():
y=tf.raw_ops.AvgPoolGrad(
orig_input_shape=[1,1,1,1],
grad=[[[[1.0],[1.0],[1.0]]],[[[2.0],[2.0],[2.0]]],[[[3.0],[3.0],[3.0]]]],
ksize=[1,1,1,1],
strides=[1,1,1,0],
padding='VALID',
data_format='NCHW')
return y
test()The function fails to check that the stride argument is stricly positive:
int64_t GetOutputSize(const int64_t input, const int64_t filter,
const int64_t stride, const Padding& padding) {
// Logic for calculating output shape is from GetWindowedOutputSizeVerbose()
// function in third_party/tensorflow/core/framework/common_shape_fns.cc.
if (padding == Padding::VALID) {
return (input - filter + stride) / stride;
} else { // SAME.
return (input + stride - 1) / stride;
}
}Hence, the fix is to add a check for the stride argument to ensure it is valid.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 3218043d6d3a019756607643cf65574fbfef5d7a.
The fix will be included in TensorFlow 2.8.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.7.1, TensorFlow 2.6.3, and TensorFlow 2.5.3, 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 Yu Tian of Qihoo 360 AIVul Team.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 | 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 | 2.5.3, 2.6.3 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3 | 2.5.3, 2.6.3 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-v3f7-j968-4h5f
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-21725
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/3218043d6d3a019756607643cf65574fbfef5d7a
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2022-49.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2022-104.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ffa202a17ab7a4a10182b746d230ea66f021fe16/tensorflow/core/grappler/costs/op_level_cost_estimator.cc#L189-L198
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-v3f7-j968-4h5f
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Słabość (CWE)
CWE-369- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 03.02.2022
- Aktualizacja
- 11.10.2026 14:18
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-49 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-104 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-v3f7-j968-4h5f - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3242 - PyPA Advisory Database; 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
-
Division by zero in Tensorflow 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.