CVE-2022-35970
Açıklama
TensorFlow, makine öğrenimi için açık kaynaklı bir platformdur. `QuantizedInstanceNorm` bileşenine sıfır olmayan bir rank değerine sahip `x_min` veya `x_max` tensorleri verildiğinde, hizmet reddi saldırısını tetiklemek için kullanılabilecek bir segfault oluşur. Sorun, GitHub commit 785d67a78a1d533759fcd2f5e8d6ef778de849e0 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.