Heap OOB in TFLite
Impact
TFLite's expand_dims.cc contains a vulnerability which allows reading one element outside of bounds of heap allocated data:
if (axis < 0) {
axis = input_dims.size + 1 + axis;
}
TF_LITE_ENSURE(context, axis <= input_dims.size);
TfLiteIntArray* output_dims = TfLiteIntArrayCreate(input_dims.size + 1);
for (int i = 0; i < output_dims->size; ++i) {
if (i < axis) {
output_dims->data[i] = input_dims.data[i];
} else if (i == axis) {
output_dims->data[i] = 1;
} else {
output_dims->data[i] = input_dims.data[i - 1];
}
}
If axis is a large negative value (e.g., -100000), then after the first if it would still be negative. The check following the if statement will pass and the for loop would read one element before the start of input_dims.data (when i = 0).
Patches
We have patched the issue in GitHub commit d94ffe08a65400f898241c0374e9edc6fa8ed257.
The fix will be included in TensorFlow 2.6.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.5.1, TensorFlow 2.4.3, and TensorFlow 2.3.4, 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 Yakun Zhang of Baidu Security.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | < 2.3.4, >= 2.4.0, < 2.4.3, >= 2.5.0, < 2.5.1 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/d94ffe08a65400f898241c0374e9edc6fa8ed257
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-c545-c4f9-rf6v
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-37685
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-598.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-796.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-307.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/149562d49faa709ea80df1d99fc41d005b81082a/tensorflow/lite/kernels/expand_dims.cc#L36-L50
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:N/A:N- Słabość (CWE)
CWE-125- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 12.08.2021
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:19
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-307 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-598 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-796 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-c545-c4f9-rf6v - CC BY 4.0
Historia podatności: tensorflow-cpu
Wszystkie opisane podatności tej paczki (Python (PyPI)), od najnowszej. Widać, czy to jednorazowa wpadka, czy paczka, której trzeba pilnować.
- Wszystkich wpisów
- 430
- Pierwsza → ostatnia
- 04.2019 07.2024
- Bez poprawki
- 0
- Wykorzystywana w atakach
- 0
Rozkład istotności
- Krytyczna 6
- Wysoka 111
- Średnia 208
- Niska 105
Ujawnienia w latach
- 2019: 7
- 2020: 35
- 2021: 200
- 2022: 166
- 2023: 21
- 2024: 1
- 2025: 0
- 2026: 0
-
Heap OOB in TFLite 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.