Integer truncation in Shard API usage
Impact
The Shard API in TensorFlow expects the last argument to be a function taking two int64 (i.e., long long) arguments:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/core/util/work_sharder.h#L59-L60
However, there are several places in TensorFlow where a lambda taking int or int32 arguments is being used:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/core/kernels/random_op.cc#L204-L205
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/core/kernels/random_op.cc#L317-L318
In these cases, if the amount of work to be parallelized is large enough, integer truncation occurs. Depending on how the two arguments of the lambda are used, this can result in segfaults, read/write outside of heap allocated arrays, stack overflows, or data corruption.
Patches
We have patched the issue in 27b417360cbd671ef55915e4bb6bb06af8b8a832 and ca8c013b5e97b1373b3bb1c97ea655e69f31a575. We will release patch releases for all versions between 1.15 and 2.3.
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
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Attribution
This vulnerability has been reported by members of the Aivul Team from Qihoo 360.
Betroffene Software
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| 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/27b417360cbd671ef55915e4bb6bb06af8b8a832
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-h6fg-mjxg-hqq4
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/ca8c013b5e97b1373b3bb1c97ea655e69f31a575
- http://lists.opensuse.org/opensuse-security-announce/2020-10/msg00065.html
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2020-15202
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2020-282.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2020-317.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2020-125.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-197, CWE-754- 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-2020-125 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-282 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-317 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-h6fg-mjxg-hqq4 - 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
-
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