Heap buffer overflow in Tensorflow
Impact
The implementation of SparseFillEmptyRowsGrad uses a double indexing pattern:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/core/kernels/sparse_fill_empty_rows_op.cc#L263-L269
It is possible for reverse_index_map(i) to be an index outside of bounds of grad_values, thus resulting in a heap buffer overflow.
Patches
We have patched the issue in 390611e0d45c5793c7066110af37c8514e6a6c54 and will release a patch release for all affected versions.
We recommend users to upgrade to TensorFlow 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, or 2.3.1.
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 members of the Aivul Team from Qihoo 360.
Betroffene Software
Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.
| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 1.15.4, >= 2.0.0, < 2.0.3, >= 2.1.0, < 2.1.2, >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 1.15.4, >= 2.0.0, < 2.0.3, >= 2.1.0, < 2.1.2, >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 1.15.4, >= 2.0.0, < 2.0.3, >= 2.1.0, < 2.1.2, >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/390611e0d45c5793c7066110af37c8514e6a6c54
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-63xm-rx5p-xvqr
- http://lists.opensuse.org/opensuse-security-announce/2020-10/msg00065.html
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2020-15195
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2020-275.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2020-310.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2020-118.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:L/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-119, CWE-122, CWE-787- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 25.09.2020
- Aktualisiert
- 11.10.2026 13:19
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-118 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-275 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-310 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-63xm-rx5p-xvqr - CC BY 4.0
Schwachstellenhistorie: tensorflow-cpu
Alle veröffentlichten Schwachstellen dieses Pakets (Python (PyPI)), neueste zuerst. Zeigt, ob es ein einmaliger Ausrutscher ist oder ein Paket, das man im Auge behalten muss.
- Einträge insgesamt
- 430
- Erste → letzte
- 04.2019 07.2024
- Ohne Fix
- 0
- In Angriffen ausgenutzt
- 0
Verteilung nach Schweregrad
- Kritisch 6
- Hoch 111
- Mittel 208
- Niedrig 105
Veröffentlichungen pro Jahr
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 21
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Heap buffer overflow in Tensorflow dieser Eintrag
Erkennen Sie Schwachstellen in Ihrer Anwendung
Mit der DockRay-Integration und aktivierter Softwareinventarisierung prüft DockRay gemeldete Komponentenversionen auf bekannte Schwachstellen und benachrichtigt Sie über bestätigte Treffer. Die Abdeckung hängt von der unterstützten Technologie und den verfügbaren Meldungen ab.