Crash in `tf.math.segment_*` operations
Impact
The implementation of tf.math.segment_* operations results in a CHECK-fail related abort (and denial of service) if a segment id in segment_ids is large.
import tensorflow as tf
tf.math.segment_max(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
tf.math.segment_min(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
tf.math.segment_mean(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
tf.math.segment_sum(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
tf.math.segment_prod(data=np.ones((1,10,1)), segment_ids=[1676240524292489355])
This is similar to CVE-2021-29584 (and similar other reported vulnerabilities in TensorFlow, localized to specific APIs): the implementation (both on CPU and GPU) computes the output shape using AddDim. However, if the number of elements in the tensor overflows an int64_t value, AddDim results in a CHECK failure which provokes a std::abort. Instead, code should use AddDimWithStatus.
Patches
We have patched the issue in GitHub commit e9c81c1e1a9cd8dd31f4e83676cab61b60658429 (merging #51733).
The fix will be included in TensorFlow 2.7.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.6.1, TensorFlow 2.5.2, and TensorFlow 2.4.4, 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 externally via a GitHub issue.
Czego dotyczy
Kliknij technologię, aby zobaczyć wszystkie dotyczące jej podatności.
| Platforma | Paczka | Podatne wersje | Poprawka w wersji |
|---|---|---|---|
| Python (PyPI) | tensorflow | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
| Python (PyPI) | tensorflow-cpu | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
| Python (PyPI) | tensorflow-gpu | >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4 | 2.6.1, 2.5.2, 2.4.4 |
Odnośniki
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-cq76-mxrc-vchh
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/commit/e9c81c1e1a9cd8dd31f4e83676cab61b60658429
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/51733
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/46888
- https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2021-41195
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-cpu/PYSEC-2021-844.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow-gpu/PYSEC-2021-846.yaml
- https://github.com/pypa/advisory-database/tree/main/vulns/tensorflow/PYSEC-2021-842.yaml
- https://github.com/tensorflow/tensorflow
- Wektor CVSS
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H- Słabość (CWE)
CWE-190- Platforma
- Python (PyPI)
- Paczka
tensorflow, tensorflow-cpu, tensorflow-gpu- Ujawniono
- 05.11.2021
- Aktualizacja
- 11.10.2026 13:19
Źródła i licencje
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-842 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-844 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - PYSEC-2021-846 - PyPA Advisory Database; CC BY 4.0
OSV / GitHub Advisory Database - GHSA-cq76-mxrc-vchh - 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
-
Crash in `tf.math.segment_*` operations 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.