TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedRelu` and `QuantizedRelu6`
Impact
If QuantizedRelu or QuantizedRelu6 are given nonscalar inputs for min_features or max_features, it results in a segfault that can be used to trigger a denial of service attack.
import tensorflow as tf
out_type = tf.quint8
features = tf.constant(28, shape=[4,2], dtype=tf.quint8)
min_features = tf.constant([], shape=[0], dtype=tf.float32)
max_features = tf.constant(-128, shape=[1], dtype=tf.float32)
tf.raw_ops.QuantizedRelu(features=features, min_features=min_features, max_features=max_features, out_type=out_type)
tf.raw_ops.QuantizedRelu6(features=features, min_features=min_features, max_features=max_features, out_type=out_type)
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 49b3824d83af706df0ad07e4e677d88659756d89.
The fix will be included in TensorFlow 2.10.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.9.1, TensorFlow 2.8.1, and TensorFlow 2.7.2, 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 Neophytos Christou, Secure Systems Labs, Brown University.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-v7vw-577f-vp8x
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-35979
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/49b3824d83af706df0ad07e4e677d88659756d89
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.10.0
- https://pypi.org/project/tensorflow-gpu
- https://github.com/advisories/GHSA-v7vw-577f-vp8x
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://pypi.org/project/tensorflow-cpu
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Słabość (CWE)
CWE-20- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 16.09.2022
- Aktualizacja
- 11.10.2026 14:17
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-1038 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3245 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-v7vw-577f-vp8x - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3372 - 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
-
TensorFlow vulnerable to segfault in `QuantizedRelu` and `QuantizedRelu6` 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.