Integer overflow in TFLite array creation
Impact
An attacker can craft a TFLite model that would cause an integer overflow in TfLiteIntArrayCreate:
TfLiteIntArray* TfLiteIntArrayCreate(int size) {
int alloc_size = TfLiteIntArrayGetSizeInBytes(size);
// ...
TfLiteIntArray* ret = (TfLiteIntArray*)malloc(alloc_size);
// ...
}
The TfLiteIntArrayGetSizeInBytes returns an int instead of a size_t:
int TfLiteIntArrayGetSizeInBytes(int size) {
static TfLiteIntArray dummy;
int computed_size = sizeof(dummy) + sizeof(dummy.data[0]) * size;
#if defined(_MSC_VER)
// Context for why this is needed is in http://b/189926408#comment21
computed_size -= sizeof(dummy.data[0]);
#endif
return computed_size;
}
An attacker can control model inputs such that computed_size overflows the size of int datatype.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit a1e1511dde36b3f8aa27a6ec630838e7ea40e091.
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 Wang Xuan 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-9gwq-6cwj-47h3
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-23558
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/a1e1511dde36b3f8aa27a6ec630838e7ea40e091
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2022-67.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2022-122.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ca6f96b62ad84207fbec580404eaa7dd7403a550/tensorflow/lite/c/common.c#L24-L33
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/ca6f96b62ad84207fbec580404eaa7dd7403a550/tensorflow/lite/c/common.c#L53-L60
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-9gwq-6cwj-47h3
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:L/I:L/A:H- Słabość (CWE)
CWE-190- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 04.02.2022
- Aktualizacja
- 11.10.2026 14:17
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-67 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-122 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-9gwq-6cwj-47h3 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3151 - PyPA Advisory Database; 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
-
Integer overflow in TFLite array creation 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.