CVE-2022-35966
Açıklama
TensorFlow, makine öğrenimi için açık kaynaklı bir platformdur. `QuantizedAvgPool` bileşenine sıfır olmayan bir rank'a sahip `min_input` veya `max_input` tensorleri verildiğinde, hizmet reddi saldırısını tetiklemek için kullanılabilecek bir segfault oluşur. Sorun, GitHub commit 7cdf9d4d2083b739ec81cfdace546b0c99f50622 ile düzeltilmiştir. Düzeltme, TensorFlow 2.10.0 sürümüne dahil edilecektir. Bu commit ayrıca etkilenen ve hala desteklenen aralıkta olan TensorFlow 2.9.1, TensorFlow 2.8.1 ve TensorFlow 2.7.2 sürümlerine de uygulanacaktır. Bu sorun için bilinen bir geçici çözüm yoktur.
Nasıl düzeltilir
- google tensorflow2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow-cpu2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 ya da sonraki bir sürüm
- tensorflow-gpu2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 ya da sonraki bir sürüm
Etkilenen ürünler
| Ürün | Etkilenen sürümler | Düzeltildiği sürüm |
|---|---|---|
| google tensorflow | 2.7.0 ≤ v < 2.7.2, 2.8.0 ≤ v < 2.8.1, 2.9.0 ≤ v < 2.9.1, 2.10 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
| tensorflowPyPI | v < 2.7.2, 2.8.0 ≤ v < 2.8.1, 2.9.0 ≤ v < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
| tensorflow-cpuPyPI | v < 2.7.2, 2.8.0 ≤ v < 2.8.1, 2.9.0 ≤ v < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
| tensorflow-gpuPyPI | v < 2.7.2, 2.8.0 ≤ v < 2.8.1, 2.9.0 ≤ v < 2.9.1 | 2.7.2, 2.8.1, 2.9.1 |
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.