CVE-2021-37663
Açıklama
TensorFlow, makine öğrenimi için uçtan uca açık kaynaklı bir platformdur. Etkilenen sürümlerde, `tf.raw_ops.QuantizeV2` içerisindeki eksik doğrulama nedeniyle, bir saldırgan boş bir işaretçiye referans bağlayarak tanımsız davranış tetikleyebilir veya yığın tahsisli dizilerin sınırları dışındaki verilere erişebilir. [Uygulama](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/84d053187cb80d975ef2b9684d4b61981bca0c41/tensorflow/core/kernels/quantize_op.cc#L59) bazı doğrulamalara sahiptir ancak `min_range` ve `max_range` değerlerinin her ikisinin de aynı sıfır olmayan sayıda elemana sahip olduğunu kontrol etmez. Eğer `axis` sağlanmışsa (yani `-1` değilse), doğrulamanın bunun `input` tensörünün derecesi için aralıkta bir değer olduğunu kontrol etmesi ve ardından `min_range` ile `max_range` girişlerinin uzunluklarının `input` tensörünün `axis` boyutuyla eşleştiğini kontrol etmesi gerekir. Sorun, GitHub commit 6da6620efad397c85493b8f8667b821403516708 ile düzeltilmiştir. Düzeltme TensorFlow 2.6.0 sürümüne dahil edilecektir. Ayrıca bu commit; etkilenen ve hala desteklenen aralıkta olan TensorFlow 2.5.1, TensorFlow 2.4.3 ve TensorFlow 2.3.4 sürümlerine de 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.