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Heap out of bounds read in `RaggedCross`

  • Veröffentlicht: 14.05.2021
  • Aktualisiert: 11.10.2026 13:19

Impact

An attacker can force accesses outside the bounds of heap allocated arrays by passing in invalid tensor values to tf.raw_ops.RaggedCross:

python
import tensorflow as tf

ragged_values = []
ragged_row_splits = [] 
sparse_indices = []
sparse_values = []
sparse_shape = []

dense_inputs_elem = tf.constant([], shape=[92, 0], dtype=tf.int64)
dense_inputs = [dense_inputs_elem]

input_order = "R"
hashed_output = False
num_buckets = 0
hash_key = 0 

tf.raw_ops.RaggedCross(ragged_values=ragged_values,
    ragged_row_splits=ragged_row_splits,
    sparse_indices=sparse_indices,
    sparse_values=sparse_values,
    sparse_shape=sparse_shape,
    dense_inputs=dense_inputs,
    input_order=input_order,
    hashed_output=hashed_output,
    num_buckets=num_buckets,
    hash_key=hash_key,
    out_values_type=tf.int64,
    out_row_splits_type=tf.int64)

This is because the implementation lacks validation for the user supplied arguments:

cc
int next_ragged = 0;
int next_sparse = 0;
int next_dense = 0;
for (char c : input_order_) {
  if (c == 'R') {
    TF_RETURN_IF_ERROR(BuildRaggedFeatureReader(
        ragged_values_list[next_ragged], ragged_splits_list[next_ragged],
        features));
    next_ragged++;
  } else if (c == 'S') {
    TF_RETURN_IF_ERROR(BuildSparseFeatureReader(
        sparse_indices_list[next_sparse], sparse_values_list[next_sparse],
        batch_size, features));
    next_sparse++;
  } else if (c == 'D') {
    TF_RETURN_IF_ERROR(
        BuildDenseFeatureReader(dense_list[next_dense++], features));
  }
  ...
}

Each of the above branches call a helper function after accessing array elements via a *_list[next_*] pattern, followed by incrementing the next_* index. However, as there is no validation that the next_* values are in the valid range for the corresponding *_list arrays, this results in heap OOB reads.

Patches

We have patched the issue in GitHub commit 44b7f486c0143f68b56c34e2d01e146ee445134a.

The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 and TensorFlow 2.1.4, 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 Ying Wang and Yakun Zhang of Baidu X-Team.

Betroffene Software

Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.

PlattformPaketAnfällige VersionenBehoben in
Python (PyPI) tensorflow < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2
Python (PyPI) tensorflow-cpu < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2
Python (PyPI) tensorflow-gpu < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2

Verweise

CVSS-Wert 2.5/10
CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:L
Schwäche (CWE)
CWE-125
Plattform
Python (PyPI)
Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu
Veröffentlicht
14.05.2021
Aktualisiert
11.10.2026 13:19

Quellen und Lizenzen

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-169 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-460 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-658 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-j47f-4232-hvv8 - CC BY 4.0

Schwachstellenhistorie: tensorflow

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.

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Einträge insgesamt
433
Erste → letzte
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0
In Angriffen ausgenutzt
0

Verteilung nach Schweregrad

  • Kritisch 6
  • Hoch 112
  • Mittel 210
  • Niedrig 105

Veröffentlichungen pro Jahr

Schweregrad:
  1. Heap out of bounds read in `RaggedCross` dieser Eintrag
    Niedrig · 2.5 CVE-2021-29532 < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2
  2. TensorFlow has segfault in array_ops.upper_bound
    Hoch · 7.5 CVE-2023-33976 < 2.12.1 2.12.1
  3. TensorFlow vulnerable to Out-of-Bounds Read in DynamicStitch
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25659 < 2.11.1 2.11.1
  4. TensorFlow vulnerable to seg fault in `tf.raw_ops.Print`
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25660 < 2.11.1 2.11.1
  5. TensorFlow vulnerable to integer overflow in EditDistance
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25662 < 2.11.1 2.11.1
  6. TensorFlow has Null Pointer Error in TensorArrayConcatV2
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25663 < 2.11.1 2.11.1
  7. TensorFlow has Heap-buffer-overflow in AvgPoolGrad
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25664 < 2.11.1 2.11.1
  8. TensorFlow has Null Pointer Error in SparseSparseMaximum
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25665 < 2.11.1 2.11.1
  9. TensorFlow has Floating Point Exception in AudioSpectrogram
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25666 < 2.11.1 2.11.1
  10. TensorFlow has a heap out-of-buffer read vulnerability in the QuantizeAndDequantize operation
    Kritisch · 9.8 CVE-2023-25668 < 2.11.1 2.11.1
  11. TensorFlow has Floating Point Exception in AvgPoolGrad with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25669 < 2.11.1 2.11.1
  12. TensorFlow has Null Pointer Error in QuantizedMatMulWithBiasAndDequantize
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25670 < 2.11.1 2.11.1
  13. TensorFlow has segmentation fault in tfg-translate
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25671 < 2.11.1 2.11.1
  14. TensorFlow has Null Pointer Error in LookupTableImportV2
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25672 < 2.11.1 2.11.1
  15. TensorFlow has Floating Point Exception in TensorListSplit with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25673 < 2.11.1 2.11.1
  16. TensorFlow has Null Pointer Error in RandomShuffle with XLA enable
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25674 < 2.11.1 2.11.1
  17. TensorFlow has Segfault in Bincount with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25675 < 2.11.1 2.11.1
  18. TensorFlow has null dereference on ParallelConcat with XLA
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25676 < 2.11.1 2.11.1
  19. TensorFlow has double free in Fractional(Max/Avg)Pool
    Hoch · 8.0 CVE-2023-25801 < 2.11.1 2.11.1
  20. TensorFlow has Floating Point Exception in TFLite in conv kernel
    Hoch · 7.5 CVE-2023-27579 < 2.11.1 2.11.1
  21. TensorFlow vulnerable to Out-of-Bounds Read in GRUBlockCellGrad
    Hoch · 7.5 CVE-2023-25658 < 2.11.1 2.11.1
  22. Out of bounds write in grappler in Tensorflow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-41902 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  23. FractionalMaxPool and FractionalAVGPool heap out-of-bounds acess
    Hoch · 7.1 CVE-2022-41900 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  24. Buffer overflow in `CONV_3D_TRANSPOSE` on TFLite
    Hoch · 7.1 CVE-2022-41894 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  25. TensorFlow vulnerable to OOB write in `scatter_nd` in TF Lite
    Hoch · 7.0 CVE-2022-35939 < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1
  26. TensorFlow vulnerable to OOB read in `Gather_nd` in TF Lite
    Hoch · 7.0 CVE-2022-35937 < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1, >= 2.9.0, < 2.9.1 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1
  27. Code injection in `saved_model_cli` in TensorFlow
    Hoch · 7.8 CVE-2022-29216 < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1
  28. Segfault and OOB write due to incomplete validation in `EditDistance` in TensorFlow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-29208 < 2.6.4, >= 2.7.0, < 2.7.2, >= 2.8.0, < 2.8.1 2.6.4, 2.7.2, 2.8.1
  29. NULL Pointer Dereference and Access of Uninitialized Pointer in TensorFlow
    Kritisch · 9.3 ghsa-h6gw-r52c-724r < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  30. Improper Validation of Integrity Check Value in TensorFlow
    Hoch · 7.0 ghsa-43q8-3fv7-pr5x < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  31. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23594 >= 2.7.0, < 2.7.1 2.7.1
  32. Read and Write outside of bounds in TensorFlow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23560 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  33. Insecure temporary file in Tensorflow
    Hoch · 7.1 CVE-2022-23563 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  34. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-23592 >= 2.8.0-rc0, < 2.8.0 2.8.0
  35. Stack overflow in TensorFlow
    Hoch · 7.5 CVE-2022-23591 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  36. Out of bounds read and write in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23574 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  37. Uninitialized variable access in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23573 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  38. Integer overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23562 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  39. Out of bounds write in TFLite
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23561 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  40. Integer overflow in TFLite
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23559 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  41. Out of bounds write in Tensorflow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23566 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  42. Use after free in `DecodePng` kernel
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23584 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  43. Integer overflow in TFLite array creation
    Hoch · 7.6 CVE-2022-23558 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  44. Integer overflow in TensorFlow
    Hoch · 8.8 CVE-2022-23587 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  45. Heap overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21740 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  46. Division by zero in TFLite
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21741 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  47. Null pointer dereference in TensorFlow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21739 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  48. Assertion failure based denial of service in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21737 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  49. Integer overflow leading to crash in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21738 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  50. `CHECK`-fails when building invalid tensor shapes in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23569 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  51. Overflow and uncaught divide by zero in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21729 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  52. `CHECK`-failures in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21734 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  53. Division by zero in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21735 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  54. Undefined behavior in `SparseTensorSliceDataset`
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21736 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  55. Type confusion leading to segfault in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-21731 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  56. Integer overflows in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23567 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  57. Integer overflows in Tensorflow
    Hoch · 6.5 CVE-2022-23568 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  58. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21726 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  59. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21728 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  60. Integer overflow in Tensorflow
    Hoch · 7.6 CVE-2022-21727 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
  61. Out of bounds read in Tensorflow
    Hoch · 8.1 CVE-2022-21730 < 2.5.3, >= 2.6.0, < 2.6.3, >= 2.7.0, < 2.7.1 2.5.3, 2.6.3, 2.7.1
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