Heap buffer overflow in `MaxPoolGrad`
Impact
The implementation of tf.raw_ops.MaxPoolGrad is vulnerable to a heap buffer overflow:
import tensorflow as tf
orig_input = tf.constant([0.0], shape=[1, 1, 1, 1], dtype=tf.float32)
orig_output = tf.constant([0.0], shape=[1, 1, 1, 1], dtype=tf.float32)
grad = tf.constant([], shape=[0, 0, 0, 0], dtype=tf.float32)
ksize = [1, 1, 1, 1]
strides = [1, 1, 1, 1]
padding = "SAME"
tf.raw_ops.MaxPoolGrad(
orig_input=orig_input, orig_output=orig_output, grad=grad, ksize=ksize,
strides=strides, padding=padding, explicit_paddings=[])
The implementation fails to validate that indices used to access elements of input/output arrays are valid:
for (int index = out_start; index < out_end; ++index) {
int input_backprop_index = out_arg_max_flat(index);
FastBoundsCheck(input_backprop_index - in_start, in_end - in_start);
input_backprop_flat(input_backprop_index) += out_backprop_flat(index);
}
Whereas accesses to input_backprop_flat are guarded by FastBoundsCheck, the indexing in out_backprop_flat can result in OOB access.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit a74768f8e4efbda4def9f16ee7e13cf3922ac5f7.
The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 and TensorFlow 2.1.4, as these are also affected and still in supported range.
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 Ying Wang and Yakun Zhang of Baidu X-Team.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2 | 2.1.4, 2.2.3, 2.3.3, 2.4.2 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-79fv-9865-4qcv
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/a74768f8e4efbda4def9f16ee7e13cf3922ac5f7
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-29579
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-507.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-705.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-216.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:L- Słabość (CWE)
CWE-119, CWE-787- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 14.05.2021
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:19
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-216 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-507 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-705 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-79fv-9865-4qcv - 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
-
Heap buffer overflow in `MaxPoolGrad` 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.