CVE-2020-15193
Açıklama
Tensorflow'un 2.2.1 ve 2.3.1 versiyonlarından önceki sürümlerinde, `dlpack.to_dlpack` uygulaması başlatılmamış bellek kullanacak şekilde tetiklenebilir ve bu durum daha fazla bellek bozulmasına yol açabilir. Bunun nedeni, pybind11 yapıştırıcı kodunun argümanın bir tensor olduğunu varsaymasıdır. Ancak, kullanıcıların bir tensor yerine bir Python nesnesi iletmesini engelleyen herhangi bir mekanizma yoktur. Başlatılmamış bellek adresi bir `reinterpret_cast` işleminden kaynaklanmaktadır; `PyObject` bir TensorFlow Tensor değil, bir Python nesnesi olduğu için `EagerTensor` tipine dönüştürme işlemi başarısız olur. Sorun 22e07fb204386768e5bcbea563641ea11f96ceb8 commit'i ile düzeltilmiş olup TensorFlow 2.2.1 veya 2.3.1 versiyonlarında yayınlanmıştır.
Nasıl düzeltilir
- tensorflow2.2.1, 2.3.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow-cpu2.2.1, 2.3.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow-gpu2.2.1, 2.3.1 ya da sonraki bir sürüm
Etkilenen ürünler
| Ürün | Etkilenen sürümler | Düzeltildiği sürüm |
|---|---|---|
| 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 |
Sürümünüzü kontrol edin
Ürünü seçin ve kullandığınız sürümü yazın; sürümün etkilenen aralıkta olup olmadığını görün.
Attack Surface Management
Alan adlarınıza bağlı varlıkları, bu varlıklarda çalışan teknolojileri ve bilinen zafiyetleri tek listede görün.