TensorFlow before 1.7.0 has an integer overflow that causes an out-of-bounds read, possibly causing disclosure of the contents of process me
TensorFlow before 1.7.0 has an integer overflow that causes an out-of-bounds read, possibly causing disclosure of the contents of process memory. This occurs in the DecodeBmp feature of the BMP decoder in core/kernels/decode_bmp_op.cc.
- Опубликовано
- 4 мая 2020 г.
- Обновлено
- 16 июн. 2026 г.
- EPSS
- 0,6 % · 46-й процентиль
- CWE
- CWE-125
Войдите, чтобы следить · Вы получите уведомление, если запись попадёт в KEV, получит эксплойт или обновится.
Инструменты для отчёта
Оценка срочности
26
Наблюдать
Пока низкий приоритет.
- CVSS
- 26 / 40 · 6.5 / 10
- CISA KEV
- 0 / 30 · Нет в списке
- EPSS
- 0 / 30 · 0,6 %
Затронутые системы
| Вендор | Продукт | CPE |
|---|---|---|
| tensorflow | cpe:2.3:a:google:tensorflow |
Затронутые версии
Диапазоны версий NVD (для продуктов из каталога). Добавьте продукт в стек с версией, и сопоставление будет по ним.
- google tensorflowдо 1.7.0
Затронутые пакеты
Данные OSV и GitHub Advisory: экосистема, пакет и диапазон. Сопоставление SBOM использует эту таблицу.
| Экосистема | Пакет | Затронутый диапазон | Исправление |
|---|---|---|---|
| PyPI | tensorflow | до 1.7.0 | 1.7.0 |
| PyPI | tensorflow-cpu | до 1.7.0 | 1.7.0 |
| PyPI | tensorflow-gpu | до 1.7.0 | 1.7.0 |
Тот же продукт
google: все записиДругие записи с наивысшей оценкой для того же основного продукта.
- CVE-2023-25668TensorFlow vulnerable to heap out-of-buffer read in the QuantizeAndDequantize operation39Наблюдать
- CVE-2023-25664TensorFlow vulnerable to Heap Buffer Overflow in AvgPoolGrad39Наблюдать
- CVE-2022-41900FractionalMaxPool and FractionalAVGPool heap out-of-bounds acess in Tensorflow39Наблюдать
- CVE-2022-35939Out of bounds write in `scatter_nd` op in TensorFlow Lite39Наблюдать
- CVE-2022-23587Integer overflow in Tensorflow39Наблюдать
- CVE-2020-15208Data corruption in tensorflow-lite39Наблюдать
Исправление
На какую версию обновиться
Версии с исправлением по данным вендора, реестров пакетов и Microsoft. Перед обновлением сверьтесь с бюллетенем вендора.
| Продукт / пакет | Исправленная версия | Источник |
|---|---|---|
| PyPI:tensorflow | 1.7.0 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 1.7.0 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 1.7.0 | Реестр пакетов (OSV) |
Статус эксплойта
Публичный эксплойт неизвестен
Публичный эксплойт пока не обнаружен. Это не значит, что вы в безопасности, лишь что порог чуть выше.
Контекст для исследователя
Для пентестеров и исследователей: профиль атаки, расхождение оценок, хронология, коммиты исправлений, авторы, кандидаты в варианты и цепочки, охват bug bounty. Всё выводится из имеющихся данных; без кода эксплойтов.
Хронология
От публикации до сегодня: proof of concept, модуль Metasploit, CISA KEV и запись об исправлении. Даты — как сообщают источники.
Кроме публикации датированных событий нет.
Ежедневная оценка FIRST EPSS; записываются только изменения от 0,01 (ступенчатый график).
Ссылки на патчи и коммиты
Коммиты, PR и diff среди источников. Отправная точка для patch-diff и поиска вариантов; это исправления, не эксплойты.
Авторы
Все исследователиНашедшие, сообщившие и аналитики, названные в записи CNA. Нажмите имя, чтобы увидеть другие записи исследователя.
В записи CNA нет авторов.
Кандидаты в варианты
Тот же продукт, тот же класс уязвимости, в пределах 18 месяцев. Если патч не закрыл первопричину, родственная ошибка здесь.
Ночной расчёт связей ничего не нашёл.
Кандидаты в цепочки
Обход аутентификации и уязвимость, требующая привилегий, в одном продукте и близко по времени: вместе они могут дать путь без аутентификации.
—
Охват bug bounty
Известной публичной программы нет.
Источник: bounty-targets-data (публичные списки HackerOne, Bugcrowd, Intigriti, YesWeHack).
Технические детали
Условия атаки
- Может быть вызвана любым, у кого есть доступ через интернет.
- Учётная запись или пароль не требуются.
- Пользователь должен открыть ссылку или посетить страницу.
- Особые условия не требуются; воспроизводится стабильно.
В случае успеха
- Конфиденциальность
- высокое · данные могут быть прочитаны
- Целостность
- нет
- Доступность
- нет
- Вектор атаки
- Сеть
- Сложность атаки
- Низкая
- Требуемые привилегии
- Не требуются
- Взаимодействие с пользователем
- Требуется
- Область действия
- Не изменяется
- Влияние на конфиденциальность
- Высокое
- Влияние на целостность
- Нет
- Влияние на доступность
- Нет
Класс уязвимости (CWE)
CWE-125 · Out-of-bounds ReadВектор CVSS
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:R/S:U/C:H/I:N/A:N
nvd-primary
Контекст атаки
Шаблоны атак MITRE CAPEC и техники ATT&CK для этого класса уязвимости (CWE). Отправная точка для правил обнаружения и threat hunting.
Шаблоны атак (CAPEC)
Техники ATT&CK
—
Анализ Noroxi
Анализа Noroxi для этой записи пока нет
Мы не пишем анализ вручную для всех 385 000+ уязвимостей; это было бы нечестно. Для значимых уязвимостей с реальным влиянием наша команда описывает механизм, обнаружение и устранение.
Мы используем этот продукт, нужна помощьЖурнал изменений
- Исправление✗ → ✓
Для отслеживаемых записей эти изменения приходят и как уведомления. →
Источники
- github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/security/advisory/tfsa-2018-001.md
- github.com/tensorflow/tensorflow/commit/49f73c55d56edffebde4bca4a407ad69c1cae433
Рекомендации вендоров и официальные записи. Ссылки на эксплойты/PoC намеренно исключены.