Segfault in `tf.quantization.quantize_and_dequantize`
Impact
An attacker can pass an invalid axis value to tf.quantization.quantize_and_dequantize:
tf.quantization.quantize_and_dequantize(
input=[2.5, 2.5], input_min=[0,0], input_max=[1,1], axis=10)This results in accessing a dimension outside the rank of the input tensor in the C++ kernel implementation:
const int depth = (axis_ == -1) ? 1 : input.dim_size(axis_);However, dim_size only does a DCHECK to validate the argument and then uses it to access the corresponding element of an array:
int64 TensorShapeBase<Shape>::dim_size(int d) const {
DCHECK_GE(d, 0);
DCHECK_LT(d, dims());
DoStuffWith(dims_[d]);
}Since in normal builds, DCHECK-like macros are no-ops, this results in segfault and access out of bounds of the array.
Patches
We have patched the issue in eccb7ec454e6617738554a255d77f08e60ee0808 and will release TensorFlow 2.4.0 containing the patch. TensorFlow nightly packages after this commit will also have the issue resolved.
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 in #42105
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.4.0 | 2.4.0 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.4.0 | 2.4.0 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.4.0 | 2.4.0 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/eccb7ec454e6617738554a255d77f08e60ee0808
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-rrfp-j2mp-hq9c
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/42105
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2020-15265
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2020-295.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2020-330.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2020-138.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Słabość (CWE)
CWE-125- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 21.10.2020
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:19
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-138 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-295 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2020-330 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-rrfp-j2mp-hq9c - 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
-
Segfault in `tf.quantization.quantize_and_dequantize` 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.