TensorFlow vulnerable to `CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVarsGradient`
Impact
When tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_gradient receives input min or max that is nonscalar, it gives a CHECK fail that can trigger a denial of service attack.
import tensorflow as tf
import numpy as np
arg_0=tf.constant(value=np.random.random(size=(2, 2)), shape=(2, 2), dtype=tf.float32)
arg_1=tf.constant(value=np.random.random(size=(2, 2)), shape=(2, 2), dtype=tf.float32)
arg_2=tf.constant(value=np.random.random(size=(2, 2)), shape=(2, 2), dtype=tf.float32)
arg_3=tf.constant(value=np.random.random(size=(2, 2)), shape=(2, 2), dtype=tf.float32)
arg_4=8
arg_5=False
arg_6=''
tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_gradient(gradients=arg_0, inputs=arg_1,
min=arg_2, max=arg_3, num_bits=arg_4, narrow_range=arg_5, name=arg_6)
Patches
We have patched the issue in GitHub commit f3cf67ac5705f4f04721d15e485e192bb319feed.
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
- 刘力源, Information System & Security and Countermeasures Experiments Center, Beijing Institute of Technology
- 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-r26c-679w-mrjm
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-36005
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/f3cf67ac5705f4f04721d15e485e192bb319feed
- 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-r26c-679w-mrjm
- 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-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-2026-1031 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3234 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-r26c-679w-mrjm - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3364 - 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 `CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVarsGradient` 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.