CVE-2020-15202
Açıklama
Tensorflow'un 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 ve 2.3.1 versiyonlarından önceki sürümlerinde, TensorFlow'daki `Shard` API'si son argümanın iki `int64` (yani `long long`) argüman alan bir fonksiyon olmasını bekler. Ancak, TensorFlow'da `int` veya `int32` argümanlar alan bir lambda kullanılan birkaç yer bulunmaktadır. Bu durumlarda, paralelleştirilecek iş miktarı yeterince büyükse tam sayı kırpılması meydana gelir. Lambdanın iki argümanının nasıl kullanıldığına bağlı olarak bu durum; segfault'lara, heap üzerinden tahsis edilen dizilerin dışında okuma/yazma işlemlerine, yığın taşmalarına (stack overflow) veya veri bozulmasına yol açabilir. Sorun, 27b417360cbd671ef55915e4bb6bb06af8b8a832 ve ca8c013b5e97b1373b3bb1c97ea655e69f31a575 commit'leri ile düzeltilmiş olup TensorFlow 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 veya 2.3.1 versiyonlarında yayınlanmıştır.
Nasıl düzeltilir
- google tensorflow1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow-cpu1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow-gpu1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, 2.3.1 ya da sonraki bir sürüm
Etkilenen ürünler
| Ürün | Etkilenen sürümler | Düzeltildiği sürüm |
|---|---|---|
| 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 |
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.