Denial of Service in Tensorflow
Impact
The SparseFillEmptyRowsGrad implementation has incomplete validation of the shapes of its arguments:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/core/kernels/sparse_fill_empty_rows_op.cc#L235-L241
Although reverse_index_map_t and grad_values_t are accessed in a similar pattern, only reverse_index_map_t is validated to be of proper shape. Hence, malicious users can pass a bad grad_values_t to trigger an assertion failure in vec, causing denial of service in serving installations.
Patches
We have patched the issue in 390611e0d45c5793c7066110af37c8514e6a6c54 and will release a patch release for all affected versions.
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
Please consult our security guide for more information regarding the security model and how to contact us with issues and questions.
Attribution
This vulnerability is a variant of GHSA-63xm-rx5p-xvqr
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| 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 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/390611e0d45c5793c7066110af37c8514e6a6c54
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-9mqp-7v2h-2382
- http://lists.opensuse.org/opensuse-security-announce/2020-10/msg00065.html
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2020-15194
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2020-274.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2020-309.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2020-117.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:L- Słabość (CWE)
CWE-20, CWE-617- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 25.09.2020
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:19
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-117 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-274 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-309 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-9mqp-7v2h-2382 - CC BY 4.0
Historia podatności: tensorflow
Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.
- Wszystkich wpisów
- 433
- Pierwsza → ostatnia
- 04.2019 07.2024
- Bez poprawki
- 0
- Wykorzystywana w atakach
- 0
Rozkład istotności
- Krytyczna 6
- Wysoka 112
- Średnia 210
- Niska 105
Ujawnienia w latach
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 169
- 2023: 21
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Denial of Service in Tensorflow ten wpis
Dowiedz się, które podatności dotyczą Twojej aplikacji
Po podłączeniu integracji DockRay i włączeniu raportowania oprogramowania DockRay porównuje zgłoszone wersje komponentów ze znanymi podatnościami i powiadamia o potwierdzonych dopasowaniach. Zakres zależy od obsługiwanej technologii i dostępnych biuletynów.