CVE-2020-15193
Təsvir
Tensorflow-nun 2.2.1 və 2.3.1 versiyalarından əvvəlki versiyalarında `dlpack.to_dlpack` tətbiqi başladılmamış yaddaşdan istifadə etdirilə bilər ki, bu da növbəti yaddaş korlanmasına səbəb olar. Bunun səbəbi pybind11 yapışdırıcı kodunun arqumentin tensor olduğunu fərz etməsidir. Lakin istifadəçilərin tensor əvəzinə Python obyekti ötürməsinin qarşısını alan heç bir məhdudiyyət yoxdur. Başladılmamış yaddaş ünvanı `reinterpret_cast` ilə bağlıdır. `PyObject` TensorFlow Tensoru deyil, Python obyekti olduğu üçün `EagerTensor`-a çevirmə prosesi uğursuz olur. Problem 22e07fb204386768e5bcbea563641ea11f96ceb8 commit-ində düzəldilmiş və TensorFlow-nun 2.2.1 və ya 2.3.1 versiyalarında dərc edilmişdir.
Necə düzəltmək olar
- tensorflow2.2.1, 2.3.1 və ya daha yeni versiya
- tensorflow-cpu2.2.1, 2.3.1 və ya daha yeni versiya
- tensorflow-gpu2.2.1, 2.3.1 və ya daha yeni versiya
Təsirlənən məhsullar
| Məhsul | Təsirlənən versiyalar | Düzəldildiyi versiya |
|---|---|---|
| google tensorflow | 2.2.0, 2.3.0 | — |
| opensuse leap | 15.2 | — |
| tensorflowPyPI | 2.2.0 ≤ v < 2.2.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.1, v < 2.2.1, 2.3.0rc0 ≤ v < 2.3.1 | 2.2.1, 2.3.1 |
| tensorflow-cpuPyPI | 2.2.0 ≤ v < 2.2.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.1, v < 2.2.1, 2.3.0rc0 ≤ v < 2.3.1 | 2.2.1, 2.3.1 |
| tensorflow-gpuPyPI | 2.2.0 ≤ v < 2.2.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.1, v < 2.2.1, 2.3.0rc0 ≤ v < 2.3.1 | 2.2.1, 2.3.1 |
Versiyanızı yoxlayın
Məhsulu seçin və istifadə etdiyiniz versiyanı yazın; versiyanın təsirlənən aralıqda olub-olmadığını görün.
Attack Surface Management
Domenlərinizə bağlı aktivləri, onlarda işləyən texnologiyaları və məlum zəiflikləri bir siyahıda görün.