Heap out of bounds access in MakeEdge in TensorFlow
Оценка Noroxi
Приоритет: Наблюдать (оценка срочности 13/100)
- В отслеживаемых источниках (CISA KEV, Exploit-DB, Metasploit, Nuclei, GitHub) нет публичного эксплойта или записей об эксплуатации.
- Вероятность эксплуатации в ближайшие 30 дней: 0,21% (FIRST EPSS).
- Может быть вызвана пользователем с локальным доступом к системе. Достаточно учётной записи с низкими привилегиями. Действия пользователя не требуются. Особые условия не требуются; воспроизводится стабильно.
- Исправленная версия: tensorflow (PyPI) 2.0.4, 2.1.3, 2.2.2; tensorflow-cpu (PyPI) 2.0.4, 2.1.3, 2.2.2; tensorflow-gpu (PyPI) 2.0.4, 2.1.3, 2.2.2.
Пока низкий приоритет. Обновитесь до tensorflow (PyPI) 2.0.4, 2.1.3, 2.2.2; tensorflow-cpu (PyPI) 2.0.4, 2.1.3, 2.2.2; tensorflow-gpu (PyPI) 2.0.4, 2.1.3, 2.2.2 или новее.
Формируется автоматически по данным записи: CVSS (NVD и CNA), CISA KEV и SSVC, FIRST EPSS, источники эксплойтов, исправленные версии. Как мы считаем
In affected versions of TensorFlow under certain cases, loading a saved model can result in accessing uninitialized memory while building the computation graph. The MakeEdge function creates an edge between one output tensor of the src node (given by output_index) and the input slot of the dst node (given by input_index). This is only possible if the types of the tensors on both sides coincide, so the function begins by obtaining the corresponding DataType values and comparing these for equality. However, there is no check that the indices point to inside of the arrays they index into. Thus, this can result in accessing data out of bounds of the corresponding heap allocated arrays. In most scenarios, this can manifest as unitialized data access, but if the index points far away from the boundaries of the arrays this can be used to leak addresses from the library. This is fixed in versions 1.15.5, 2.0.4, 2.1.3, 2.2.2, 2.3.2, and 2.4.0.
- Опубликовано
- 10 дек. 2020 г.
- Обновлено
- 16 июн. 2026 г.
- EPSS
- 0,2 % · 11-й процентиль
- CWE
- CWE-125
Инструменты для отчёта
Оценка срочности
13
Наблюдать
Пока низкий приоритет.
- CVSS
- 13 / 40 · 3.3 / 10
- CISA KEV
- 0 / 30 · Нет в списке
- EPSS
- 0 / 30 · 0,2 %
Оценка CNA и NVD
- NVD
- 3,3
- CNA · GitHub_M
- 4,4
- разница 1,1 балла
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:L/A:L
Оценка присваивающего органа и независимая оценка NVD. Разрыв означает, что критичность спорна.
Узнайте, когда запись изменится
- Нет в KEV: эксплуатация в реальных атаках не зафиксирована
- Публичного эксплойта нет
- Исправление выпущено
Если что-то из этого изменится, сообщим в ежедневной сводке.
У вас WordPress? Проверьте сайт бесплатно в WP Lens
Анализ Noroxi
Что это значит для вашей инфраструктуры?
Оценка выше формируется автоматически по данным записи и не знает вашей среды. Наша команда проверит на ваших системах, действительно ли уязвимость эксплуатируема и какой меры достаточно.
Мы используем этот продукт, нужна помощьЗатронутые системы
Затронута ли ваша версия?
Выберите продукт и введите свою версию. Она сравнивается с диапазонами этой записи прямо в браузере и никуда не отправляется.
| 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 1.15.5
- google tensorflow2.0.0 и новее · до 2.0.4
- google tensorflow2.1.0 и новее · до 2.1.3
- google tensorflow2.2.0 и новее · до 2.2.2
- google tensorflow2.3.0 и новее · до 2.3.2
Версии, заявленные вендором
Диапазоны затронутых версий, заявленные назначающей организацией (GitHub_M). Не зависят от анализа CPE в NVD и обычно опережают его.
tensorflow tensorflow
- < 1.15.5, >= 2.0.0, < 2.0.4, >= 2.1.0, < 2.1.3, >= 2.2.0, < 2.2.2, >= 2.3.0, < 2.3.2затронута
Затронутые пакеты
Данные OSV и GitHub Advisory: экосистема, пакет и диапазон. Сопоставление SBOM использует эту таблицу.
| Экосистема | Пакет | Затронутый диапазон | Исправление |
|---|---|---|---|
| PyPI | tensorflow | с 2.0.0 · до 2.0.4 | 2.0.4 |
| PyPI | tensorflow | с 2.1.0 · до 2.1.3 | 2.1.3 |
| PyPI | tensorflow | с 2.2.0 · до 2.2.2 | 2.2.2 |
| PyPI | tensorflow | с 2.3.0 · до 2.3.2 | 2.3.2 |
| PyPI | tensorflow | до 1.15.5 | 1.15.5 |
| PyPI | tensorflow-cpu | с 2.0.0 · до 2.0.4 | 2.0.4 |
| PyPI | tensorflow-cpu | с 2.1.0 · до 2.1.3 | 2.1.3 |
| PyPI | tensorflow-cpu | с 2.2.0 · до 2.2.2 | 2.2.2 |
| PyPI | tensorflow-cpu | с 2.3.0 · до 2.3.2 | 2.3.2 |
| PyPI | tensorflow-cpu | до 1.15.5 | 1.15.5 |
| PyPI | tensorflow-gpu | с 2.0.0 · до 2.0.4 | 2.0.4 |
| PyPI | tensorflow-gpu | с 2.1.0 · до 2.1.3 | 2.1.3 |
| PyPI | tensorflow-gpu | с 2.2.0 · до 2.2.2 | 2.2.2 |
| PyPI | tensorflow-gpu | с 2.3.0 · до 2.3.2 | 2.3.2 |
| PyPI | tensorflow-gpu | до 1.15.5 | 1.15.5 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | bazel-skylib1.0.3 | до 1.0.3-bp153.2.1 | 1.0.3-bp153.2.1 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | bazel-skylib1.0.3 | до 1.0.3-bp153.2.1 | 1.0.3-bp153.2.1 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | bazel3.7 | до 3.7.2-bp153.4.1 | 3.7.2-bp153.4.1 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | bazel3.7 | до 3.7.2-bp153.4.1 | 3.7.2-bp153.4.1 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | tensorflow2 | до 2.6.0-bp153.2.3.1 | 2.6.0-bp153.2.3.1 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | tensorflow2 | до 2.6.0-bp153.2.3.1 | 2.6.0-bp153.2.3.1 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | tensorflow2_2_6_0-gnu-hpc | до 2.6.0-bp153.2.3.1 | 2.6.0-bp153.2.3.1 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | tensorflow2_2_6_0-gnu-hpc | до 2.6.0-bp153.2.3.1 | 2.6.0-bp153.2.3.1 |
| SUSE:Package Hub 15 SP3 | tensorflow2_2_6_0-gnu-openmpi2-hpc | до 2.6.0-bp153.2.3.1 | 2.6.0-bp153.2.3.1 |
+3
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 |
|---|---|---|
| opensuse:bazel-skylib1.0.3 | 1.0.3-bp153.2.1 · openSUSE:Leap 15.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| opensuse:bazel3.7 | 3.7.2-bp153.4.1 · openSUSE:Leap 15.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| opensuse:tensorflow2 | 2.6.0-bp153.2.3.1 · openSUSE:Leap 15.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| opensuse:tensorflow2_2_6_0-gnu-hpc | 2.6.0-bp153.2.3.1 · openSUSE:Leap 15.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| opensuse:tensorflow2_2_6_0-gnu-openmpi2-hpc | 2.6.0-bp153.2.3.1 · openSUSE:Leap 15.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| opensuse:tensorflow2-lite | 2.6.0-bp153.2.3.1 · openSUSE:Leap 15.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 1.15.5 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.0.4 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.1.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.2.2 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.3.2 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 1.15.5 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.0.4 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.1.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.2.2 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.3.2 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 1.15.5 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.0.4 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.1.3 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.2.2 | Реестр пакетов (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.3.2 | Реестр пакетов (OSV) |
| suse:bazel-skylib1.0.3 | 1.0.3-bp153.2.1 · SUSE:Package Hub 15 SP3 | Реестр пакетов (OSV) |
| suse:bazel3.7 | 3.7.2-bp153.4.1 · SUSE:Package Hub 15 SP3 | Реестр пакетов (OSV) |
| suse:tensorflow2 | 2.6.0-bp153.2.3.1 · SUSE:Package Hub 15 SP3 | Реестр пакетов (OSV) |
| suse:tensorflow2_2_6_0-gnu-hpc | 2.6.0-bp153.2.3.1 · SUSE:Package Hub 15 SP3 | Реестр пакетов (OSV) |
| suse:tensorflow2_2_6_0-gnu-openmpi2-hpc | 2.6.0-bp153.2.3.1 · SUSE:Package Hub 15 SP3 | Реестр пакетов (OSV) |
| suse:tensorflow2-lite | 2.6.0-bp153.2.3.1 · SUSE:Package Hub 15 SP3 | 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 пользователем с локальным доступом к системе.
- Достаточно учётной записи с низкими привилегиями.
- Действия пользователя не требуются.
- Особые условия не требуются; воспроизводится стабильно.
В случае успеха
- Конфиденциальность
- низкое · данные могут быть прочитаны
- Целостность
- нет
- Доступность
- нет
- Вектор атаки
- Локальный
- Сложность атаки
- Низкая
- Требуемые привилегии
- Низкие
- Взаимодействие с пользователем
- Не требуется
- Область действия
- Не изменяется
- Влияние на конфиденциальность
- Низкое
- Влияние на целостность
- Нет
- Влияние на доступность
- Нет
Класс уязвимости (CWE)
CWE-125 · Out-of-bounds ReadВектор CVSS
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:L/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
—
Журнал изменений
- Исправление✗ → ✓
Для отслеживаемых записей эти изменения приходят и как уведомления. →
Источники
Рекомендации вендоров и официальные записи. Ссылки на эксплойты/PoC намеренно исключены.