Out of bounds read in Tensorflow
Impact
The TFG dialect of TensorFlow (MLIR) makes several assumptions about the incoming GraphDef before converting it to the MLIR-based dialect.
If an attacker changes the SavedModel format on disk to invalidate these assumptions and the GraphDef is then converted to MLIR-based IR then they can cause a crash in the Python interpreter. Under certain scenarios, heap OOB read/writes are possible.
These issues have been discovered via fuzzing and it is possible that more weaknesses exist. We will patch them as they are discovered.
Patches
We have patched the issue in multiple GitHub commits and these will be included in TensorFlow 2.8.0 and TensorFlow 2.7.1, as both are affected.
For more information
Please consult our security guide for more information regarding the security model and how to contact us with issues and questions.
Betroffene Software
Klicken Sie auf eine Technologie, um alle zugehörigen Schwachstellen anzuzeigen.
| Plattform | Paket | Anfällige Versionen | Behoben in |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | >= 2.7.0, < 2.7.1 | 2.7.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | >= 2.7.0, < 2.7.1 | 2.7.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | >= 2.7.0, < 2.7.1 | 2.7.1 |
Verweise
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-9x52-887g-fhc2
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2022-23594
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/274df9b02330b790aa8de1cee164b70f72b9b244/tensorflow/core/ir/importexport
- https://pypi.org/project/tensorflow
- https://github.com/advisories/GHSA-9x52-887g-fhc2
- https://pypi.org/project/tensorflow-cpu
- https://pypi.org/project/tensorflow-gpu
- CVSS-Vektor
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:H- Schwäche (CWE)
CWE-125- Plattform
- Python (PyPI)
- Paket
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Veröffentlicht
- 09.02.2022
- Aktualisiert
- 11.10.2026 14:17
Quellen und Lizenzen
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3157 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-3309 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-9x52-887g-fhc2 - CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2026-752 - PyPA Advisory Database; 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.
- Einträge insgesamt
- 433
- Erste → letzte
- 04.2019 07.2024
- Ohne Fix
- 0
- In Angriffen ausgenutzt
- 0
Verteilung nach Schweregrad
- Kritisch 6
- Hoch 112
- Mittel 210
- Niedrig 105
Veröffentlichungen pro Jahr
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 169
- 2023: 21
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Out of bounds read 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.