Crash in `tf.math.segment_*` operations
Impact
The implementation of tf.math.segment_* operations results in a CHECK-fail related abort (and denial of service) if a segment id in segment_ids is large.
import tensorflow as tf
tf.math.segment_max(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
tf.math.segment_min(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
tf.math.segment_mean(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
tf.math.segment_sum(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
tf.math.segment_prod(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])This is similar to CVE-2021-29584 (and similar other reported vulnerabilities in TensorFlow, localized to specific APIs): the implementation (both on CPU and GPU) computes the output shape using AddDim. However, if the number of elements in the tensor overflows an int64_t value, AddDim results in a CHECK failure which provokes a std::abort. Instead, code should use AddDimWithStatus.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit e9c81c1e1a9cd8dd31f4e83676cab61b60658429 (merging #51733).
The fix will be included in TensorFlow 2.7.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.6.1, TensorFlow 2.5.2, and TensorFlow 2.4.4, 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 externally via a GitHub issue.
Betroffene Software
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| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-cq76-mxrc-vchh
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/e9c81c1e1a9cd8dd31f4e83676cab61b60658429
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/51733
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/46888
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-41195
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-844.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-846.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-842.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-190- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 05.11.2021
- Aktualisiert
- 11.10.2026 13:19
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-842 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-844 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-846 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-cq76-mxrc-vchh - CC BY 4.0
Schwachstellenhistorie: tensorflow-gpu
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
- 427
- Erste → letzte
- 04.2019 07.2024
- Ohne Fix
- 0
- In Angriffen ausgenutzt
- 0
Verteilung nach Schweregrad
- Kritisch 6
- Hoch 109
- Mittel 207
- Niedrig 105
Veröffentlichungen pro Jahr
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 18
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
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