Heap buffer overflow in Tensorflow
Impact
The SparseCountSparseOutput and RaggedCountSparseOutput implementations don't validate that the weights tensor has the same shape as the data. The check exists for DenseCountSparseOutput, where both tensors are fully specified:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/core/kernels/count_ops.cc#L110-L117
In the sparse and ragged count weights are still accessed in parallel with the data: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/core/kernels/count_ops.cc#L199-L201
But, since there is no validation, a user passing fewer weights than the values for the tensors can generate a read from outside the bounds of the heap buffer allocated for the weights.
Patches
We have patched the issue in 3cbb917b4714766030b28eba9fb41bb97ce9ee02 and will release a patch release.
We recommend users to upgrade to TensorFlow 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-p5f8-gfw5-33w4
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | >= 2.3.0, < 2.3.1 | 2.3.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | >= 2.3.0, < 2.3.1 | 2.3.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | >= 2.3.0, < 2.3.1 | 2.3.1 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-pg59-2f92-5cph
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/3cbb917b4714766030b28eba9fb41bb97ce9ee02
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2020-15196
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2020-276.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2020-311.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2020-119.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:L/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:H- Słabość (CWE)
CWE-119, CWE-122, CWE-125- 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-2020-119 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-276 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-311 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-pg59-2f92-5cph - CC BY 4.0
Historia podatności: tensorflow-gpu
Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.
- Wszystkich wpisów
- 427
- Pierwsza → ostatnia
- 04.2019 07.2024
- Bez poprawki
- 0
- Wykorzystywana w atakach
- 0
Rozkład istotności
- Krytyczna 6
- Wysoka 109
- Średnia 207
- Niska 105
Ujawnienia w latach
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 18
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Heap buffer overflow 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.