Krytyczna

Out of bounds write in tensorflow-lite

  • Ujawniono: 25.09.2020
  • Aktualizacja: 11.10.2026 13:19

Impact

In TensorFlow Lite models using segment sum can trigger a write out bounds / segmentation fault if the segment ids are not sorted. Code assumes that the segment ids are in increasing order, using the last element of the tensor holding them to determine the dimensionality of output tensor: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/lite/kernels/segment_sum.cc#L39-L44

This results in allocating insufficient memory for the output tensor and in a write outside the bounds of the output array: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/0e68f4d3295eb0281a517c3662f6698992b7b2cf/tensorflow/lite/kernels/internal/reference/reference_ops.h#L2625-L2631

This usually results in a segmentation fault, but depending on runtime conditions it can provide for a write gadget to be used in future memory corruption-based exploits.

Patches

We have patched the issue in 204945b and will release patch releases for all affected versions.

We recommend users to upgrade to TensorFlow 2.2.1, or 2.3.1.

Workarounds

A potential workaround would be to add a custom Verifier to the model loading code to ensure that the segment ids are sorted, although this only handles the case when the segment ids are stored statically in the model.

A similar validation could be done if the segment ids are generated at runtime between inference steps.

If the segment ids are generated as outputs of a tensor during inference steps, then there are no possible workaround and users are advised to upgrade to patched code.

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 members of the Aivul Team from Qihoo 360.

Czego dotyczy

Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.

PlatformaPaczkaPodatne wersjePoprawka w wersji
Python (PyPI) tensorflow >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 2.2.1, 2.3.1
Python (PyPI) tensorflow-cpu >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 2.2.1, 2.3.1
Python (PyPI) tensorflow-gpu >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 2.2.1, 2.3.1

Odnośniki

Ocena CVSS 8.1/10
Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:C/C:L/I:L/A:H
Słabość (CWE)
CWE-787
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-2020-137 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-294 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-329 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0

OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-p2cq-cprg-frvm - 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.

Wszystkie (427) w archiwum
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

  1. 2019: 7
  2. 2020: 35
  3. 2021: 200
  4. 2022: 166
  5. 2023: 18
  6. 2024: 1
  7. 2025: 0
  8. 2026: 0
Istotność:
  1. Out of bounds write in tensorflow-lite ten wpis
    Krytyczna · 8.1 CVE-2020-15214 >= 2.2.0, < 2.2.1, >= 2.3.0, < 2.3.1 2.2.1, 2.3.1
  2. Wysoka · 7.5 CVE-2023-33976 < 2.12.1 2.12.1
  3. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25659 < 2.11.1 2.11.1
  4. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25660 < 2.11.1 2.11.1
  5. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25662 < 2.11.1 2.11.1
  6. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25663 < 2.11.1 2.11.1
  7. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25665 < 2.11.1 2.11.1
  8. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25666 < 2.11.1 2.11.1
  9. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25669 < 2.11.1 2.11.1
  10. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25672 < 2.11.1 2.11.1
  11. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25673 < 2.11.1 2.11.1
  12. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25674 < 2.11.1 2.11.1
  13. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25675 < 2.11.1 2.11.1
  14. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25676 < 2.11.1 2.11.1
  15. Wysoka · 8.0 CVE-2023-25801 < 2.11.1 2.11.1
  16. Wysoka · 7.5 CVE-2023-27579 < 2.11.1 2.11.1
  17. Wysoka · 7.5 CVE-2023-25658 < 2.11.1 2.11.1
  18. Wysoka · 7.1 CVE-2022-41902 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
  19. Wysoka · 7.1 CVE-2022-41900 < 2.8.4, >= 2.9.0, < 2.9.3, >= 2.10.0, < 2.10.1 2.8.4, 2.9.3, 2.10.1
Pokaż więcej (20) Widać 21 z 115

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.

Podłącz swoją aplikację
Newsletter DockRay

Bezpieczeństwo aplikacji w Twojej skrzynce

Najważniejsze podatności, konkretne zalecenia i praktyczne wskazówki dla Twoich aplikacji. Wybierz technologie i śledź to, co ma znaczenie dla Twojego projektu.

  • Codzienne zestawienie nowych podatności, także krytycznych.
  • Powiadomienia o ważnych aktualizacjach.
  • Praktyczne porady o bezpieczeństwie i monitoringu aplikacji.

Pozostaw puste, aby otrzymywać informacje o wszystkich technologiach.

Zapis jest bezpłatny. Wypiszesz się jednym kliknięciem w wiadomości.