Średnia

TensorFlow vulnerable to assertion fail on MLIR empty edge names

  • Ujawniono: 16.09.2022
  • Aktualizacja: 11.10.2026 14:18

Impact

When mlir::tfg::ConvertGenericFunctionToFunctionDef is given empty function attributes, it crashes.

cpp
// We pre-allocate the array of operands and populate it using the
// `output_name_to_position` and `control_output_to_position` populated
// previously.
SmallVector<Value> ret_vals(func.ret_size() + func.control_ret_size(),
                            Value());
for (const auto& ret_val : func.ret()) {
  auto position = output_name_to_position.find(ret_val.first);
  if (position == output_name_to_position.end())
    return InvalidArgument(
        "Can't import function, returned value references unknown output "
        "argument ",
        ret_val.first);
  ret_vals[position->second] =
      value_manager.GetValueOrCreatePlaceholder(ret_val.second);
}
for (const auto& ret_val : func.control_ret()) {
  auto position = control_output_to_position.find(ret_val.first);
  if (position == control_output_to_position.end())
    return InvalidArgument(
        "Can't import function, returned value references unknown output "
        "argument ",
        ret_val.first);
  Value result = value_manager.GetValueOrCreatePlaceholder(
      (Twine("^") + ret_val.second).str());

ret_val.second cannot be empty. Neither can input.

cpp
// Process every node and create a matching MLIR operation
for (const NodeDef& node : nodes) {
  if (node.op().empty()) return InvalidArgument("empty op type");
  OperationState state(unknown_loc, absl::StrCat("tfg.", node.op()));
  // Fetch the inputs, creating placeholder if an input hasn't been visited.
  for (const std::string& input : node.input())
    state.operands.push_back(
        value_manager.GetValueOrCreatePlaceholder(input));

Patches

We have patched the issue in GitHub commit ad069af92392efee1418c48ff561fd3070a03d7b.

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.

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-2026-1015 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3210 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-jvhc-5hhr-w3v5 - CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3347 - 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.

Wszystkie (430) w archiwum
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

  1. 2019: 7
  2. 2020: 35
  3. 2021: 200
  4. 2022: 166
  5. 2023: 21
  6. 2024: 1
  7. 2025: 0
  8. 2026: 0
Istotność:
  1. TensorFlow vulnerable to assertion fail on MLIR empty edge names ten wpis
    Średnia · 5.9 CVE-2022-36012 < 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-2023-25664 < 2.11.1 2.11.1
  8. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25665 < 2.11.1 2.11.1
  9. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25666 < 2.11.1 2.11.1
  10. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25669 < 2.11.1 2.11.1
  11. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25671 < 2.11.1 2.11.1
  12. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25672 < 2.11.1 2.11.1
  13. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25673 < 2.11.1 2.11.1
  14. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25674 < 2.11.1 2.11.1
  15. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25675 < 2.11.1 2.11.1
  16. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25676 < 2.11.1 2.11.1
  17. Wysoka · 8.0 CVE-2023-25801 < 2.11.1 2.11.1
  18. Wysoka · 7.5 CVE-2023-27579 < 2.11.1 2.11.1
  19. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25658 < 2.11.1 2.11.1
Pokaż więcej (20) Widać 21 z 118

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.