Out of bounds write in Tensorflow
Impact
TensorFlow is vulnerable to a heap OOB write in Grappler:
Status SetUnknownShape(const NodeDef* node, int output_port) {
shape_inference::ShapeHandle shape =
GetUnknownOutputShape(node, output_port);
InferenceContext* ctx = GetContext(node);
if (ctx == nullptr) {
return errors::InvalidArgument("Missing context");
}
ctx->set_output(output_port, shape);
return Status::OK();
}The set_output function writes to an array at the specified index:
void set_output(int idx, ShapeHandle shape) { outputs_.at(idx) = shape; }Hence, this gives a malicious user a write primitive.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 97282c6d0d34476b6ba033f961590b783fa184cd.
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.
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-5qw5-89mw-wcg2
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-23566
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/97282c6d0d34476b6ba033f961590b783fa184cd
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2022-75.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2022-130.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/a1320ec1eac186da1d03f033109191f715b2b130/tensorflow/core/framework/shape_inference.h#L394
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/a1320ec1eac186da1d03f033109191f715b2b130/tensorflow/core/grappler/costs/graph_properties.cc#L1132-L1141
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-5qw5-89mw-wcg2
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H- Słabość (CWE)
CWE-787- 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-2022-75 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2022-130 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-5qw5-89mw-wcg2 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3109 - 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
-
Out of bounds write 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.