CVE-2020-15207
Təsvir
tensorflow-lite versiyalarının 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 və 2.3.1-dən əvvəlki versiyalarında, Python-un mənfi dəyərlərlə indeksləməsinə bənzətmək üçün TFLite mənfi dəyərləri müsbət indekslərə çevirmək məqsədilə `ResolveAxis` funksiyasından istifadə edir. Lakin, çevrilmiş indeksin düzgün olub-olmadığını yoxlayan tək yoxlama yalnız debug build-lərdə mövcuddur. Əgər `DCHECK` tətiklənmirsə, kodun icrası mənfi indekslə davam edir. Bu isə öz növbəsində sərhədlərdən kənar verilənlərə müraciətə səbəb olur ki, bu da seqmentasiya xətalarına (segfaults) və/və ya məlumatların korlanmasına gətirib çıxarır. Problem 2d88f470dea2671b430884260f3626b1fe99830a commit-i ilə aradan qaldırılmışdır və TensorFlow versiyaları 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 və ya 2.3.1-də buraxılmışdır.
Necə düzəltmək olar
- google tensorflow1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 və ya daha yeni versiya
- tensorflow1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 və ya daha yeni versiya
- tensorflow-cpu1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 və ya daha yeni versiya
- tensorflow-gpu1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 və ya daha yeni versiya
Təsirlənən məhsullar
| Məhsul | Təsirlənən versiyalar | Düzəldildiyi versiya |
|---|---|---|
| google tensorflow | v < 1.15.4, 2.0.0 ≤ v < 2.0.3, 2.1.0 ≤ v < 2.1.2, 2.2.0 ≤ v < 2.2.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
| opensuse leap | 15.2 | — |
| tensorflowPyPI | v < 1.15.4, 2.0.0 ≤ v < 2.0.3, 2.1.0 ≤ v < 2.1.2, 2.2.0 ≤ v < 2.2.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
| tensorflow-cpuPyPI | v < 1.15.4, 2.0.0 ≤ v < 2.0.3, 2.1.0 ≤ v < 2.1.2, 2.2.0 ≤ v < 2.2.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 |
| tensorflow-gpuPyPI | v < 1.15.4, 2.0.0 ≤ v < 2.0.3, 2.1.0 ≤ v < 2.1.2, 2.2.0 ≤ v < 2.2.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.1 | 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 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.