A use of uninitialized value vulnerability in Tensorflow
Impact
TensorFlow's Grappler optimizer has a use of unitialized variable:
const NodeDef* dequeue_node;
for (const auto& train_node : train_nodes) {
if (IsDequeueOp(*train_node)) {
dequeue_node = train_node;
break;
}
}
if (dequeue_node) {
...
}If the train_nodes vector (obtained from the saved model that gets optimized) does not contain a Dequeue node, then dequeue_node is left unitialized.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 68867bf01239d9e1048f98cbad185bf4761bedd3.
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 by Qian Feng from Baidu Security Team.
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/commit/68867bf01239d9e1048f98cbad185bf4761bedd3
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-7r94-xv9v-63jw
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-41225
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-634.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-832.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-417.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-908- 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-2021-417 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-634 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-832 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-7r94-xv9v-63jw - 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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