CVE-2021-37652
Açıklama
TensorFlow, makine öğrenimi için uçtan uca açık kaynaklı bir platformdur. Etkilenen sürümlerde, bir saldırganın özel olarak hazırlanmış argümanlar sağlaması durumunda `tf.raw_ops.BoostedTreesCreateEnsemble` uygulaması bir serbest bırakıldıktan sonra kullanım (use after free) hatasına neden olabilir. [Uygulama](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/f24faa153ad31a4b51578f8181d3aaab77a1ddeb/tensorflow/core/kernels/boosted_trees/resource_ops.cc#L55), referans sayımlı bir kaynak kullanır ve olması gerektiği gibi başlatma başarısız olursa referans sayısını azaltır. Ancak, kod yazıldığında kaynak yalın bir işaretçi (naked pointer) olarak temsil edilmişti, fakat daha sonra yapılan yeniden yapılandırma bunu akıllı bir işaretçiye (smart pointer) dönüştürdü. Bu nedenle, işaretçi kapsamdan çıktığında kaynağın ardından gelen bir `free` işlemi gerçekleşir; ancak bu işlem, referans sayısının zaten 0'a ulaştığını ve dolayısıyla kaynağın halihazırda serbest bırakılmış olduğunu hesaba katmaz. Bu çift serbest bırakma (double-free) işlemi sırasında, temizleme amacıyla kaynak nesnesinin üyelerine erişilir ancak tüm kaynak serbest bırakıldığı için bunlar geçersizdir. Sorun, GitHub commit 5ecec9c6fbdbc6be03295685190a45e7eee726ab ile düzeltilmiştir. Düzeltme TensorFlow 2.6.0 sürümüne dahil edilecektir. Ayrıca etkilenen ve hala desteklenen aralıkta olan TensorFlow 2.5.1, TensorFlow 2.4.3 ve TensorFlow 2.3.4 sürümleri için de bu commit cherry-pick yöntemiyle uygulanacaktır.
Nasıl düzeltilir
- google tensorflow2.3.4, 2.4.3 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow-cpu2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow-gpu2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 ya da sonraki bir sürüm
Etkilenen ürünler
| Ürün | Etkilenen sürümler | Düzeltildiği sürüm |
|---|---|---|
| google tensorflow | 2.3.0 ≤ v < 2.3.4, 2.4.0 ≤ v < 2.4.3, 2.5.0, 2.6.0 | 2.3.4, 2.4.3 |
| tensorflowPyPI | v < 2.3.4, 2.4.0 ≤ v < 2.4.3, 2.5.0 ≤ v < 2.5.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.4 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
| tensorflow-cpuPyPI | v < 2.3.4, 2.4.0 ≤ v < 2.4.3, 2.5.0 ≤ v < 2.5.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.4 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
| tensorflow-gpuPyPI | v < 2.3.4, 2.4.0 ≤ v < 2.4.3, 2.5.0 ≤ v < 2.5.1, 2.3.0 ≤ v < 2.3.4 | 2.3.4, 2.4.3, 2.5.1 |
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.