Heap buffer overflow in `Conv2DBackpropFilter`
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. An attacker can cause a heap buffer overflow to occur in `Conv2DBackpropFilter`. This is because the implementation(https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/1b0296c3b8dd9bd948f924aa8cd62f87dbb7c3da/tensorflow/core/kernels/conv_grad_filter_ops.cc#L495-L497) computes the size of the filter tensor but does not validate that it matches the number of elements in `filter_sizes`. Later, when reading/writing to this buffer, code uses the value computed here, instead of the number of elements in the tensor. The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 and TensorFlow 2.1.4, as these are also affected and still in supported range.
- Yayın
- 14 May 2021
- Güncelleme
- 16 Haz 2026
- EPSS
- %0,2 · 11. yüzdelik
- CWE
- CWE-120
Takip etmek için giriş yap · Takip ettiğin kayıt KEV’e girer, istismarı çıkar ya da güncellenirse bildirim alırsın.
Rapor araçları
Aksiyon skoru
31
İzleyin
Şimdilik düşük öncelik.
- CVSS
- 31 / 40 · 7.8 / 10
- CISA KEV
- 0 / 30 · Listede değil
- EPSS
- 0 / 30 · %0,2
CNA ile NVD puanı
- NVD
- 7,8
- CNA · GitHub_M
- 2,5
- 5,3 puan fark
CVSS:3.1/AV:L/AC:H/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:L
Kaydı açan otoritenin puanı ile NVD’nin bağımsız puanı. İki puan arasındaki fark ciddiyetin tartışmalı olduğunu gösterir.
Noroxi analizi
Bu kayıt için henüz Noroxi analizi yok
Veritabanındaki yüz binlerce zafiyetin tamamına elle analiz yazmıyoruz; bu dürüst olmazdı. Öne çıkan ve sahada etkisi olan zafiyetler için mekanizma, tespit ve kapatma adımlarını ekibimiz yazıyor.
Bu ürünü kullanıyoruz, yardım isteyinEtkilenen sistemler
| Üretici | Ürün | CPE |
|---|---|---|
| tensorflow | cpe:2.3:a:google:tensorflow |
Etkilenen sürümler
NVD sürüm aralıkları (katalogdaki ürünler için). Stack’ine sürümle eklersen eşleşme bunlarla yapılır.
- google tensorflow2.1.4 öncesi
- google tensorflow2.2.0 ve sonrası · 2.2.3 öncesi
- google tensorflow2.3.0 ve sonrası · 2.3.3 öncesi
- google tensorflow2.4.0 ve sonrası · 2.4.2 öncesi
Üreticinin bildirdiği sürümler
Kaydı açan otorite (GitHub_M) tarafından bildirilen etkilenen sürüm aralıkları. NVD'nin CPE analizinden bağımsızdır ve genellikle ondan önce gelir.
tensorflow tensorflow
- < 2.1.4, >= 2.2.0, < 2.2.3, >= 2.3.0, < 2.3.3, >= 2.4.0, < 2.4.2etkilenir
Paket düzeyi etkilenme
OSV ve GitHub Advisory verisi: ekosistem, paket ve aralık. SBOM eşleşmesi bu tabloyu kullanır.
| Ekosistem | Paket | Etkilenen aralık | Düzeltme |
|---|---|---|---|
| PyPI | tensorflow | 2.2.0 itibarıyla · 2.3.0rc0 öncesi | 2.3.0rc0 |
| PyPI | tensorflow | 2.2.0 itibarıyla · 2.2.3 öncesi | 2.2.3 |
| PyPI | tensorflow | 2.3.0 itibarıyla · 2.3.3 öncesi | 2.3.3 |
| PyPI | tensorflow | 2.3.0 itibarıyla · 2.3.4 öncesi | 2.3.4 |
| PyPI | tensorflow | 2.4.0 itibarıyla · 2.4.2 öncesi | 2.4.2 |
| PyPI | tensorflow | 2.4.0 itibarıyla · 2.4.3 öncesi | 2.4.3 |
| PyPI | tensorflow | 2.1.4 öncesi | 2.1.4 |
| PyPI | tensorflow | 2.2.0rc0 öncesi | 2.2.0rc0 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.2.0 itibarıyla · 2.2.3 öncesi | 2.2.3 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.2.0 itibarıyla · 2.3.0rc0 öncesi | 2.3.0rc0 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.3.0 itibarıyla · 2.3.4 öncesi | 2.3.4 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.3.0 itibarıyla · 2.3.3 öncesi | 2.3.3 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.4.0 itibarıyla · 2.4.2 öncesi | 2.4.2 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.4.0 itibarıyla · 2.4.3 öncesi | 2.4.3 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.2.0rc0 öncesi | 2.2.0rc0 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.1.4 öncesi | 2.1.4 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.2.0 itibarıyla · 2.2.3 öncesi | 2.2.3 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.2.0 itibarıyla · 2.3.0rc0 öncesi | 2.3.0rc0 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.3.0 itibarıyla · 2.3.4 öncesi | 2.3.4 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.3.0 itibarıyla · 2.3.3 öncesi | 2.3.3 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.4.0 itibarıyla · 2.4.2 öncesi | 2.4.2 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.4.0 itibarıyla · 2.4.3 öncesi | 2.4.3 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.2.0rc0 öncesi | 2.2.0rc0 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.1.4 öncesi | 2.1.4 |
Aynı üründe
google: tüm kayıtlarAynı birincil ürünün en yüksek skorlu diğer kayıtları.
- CVE-2023-25668TensorFlow vulnerable to heap out-of-buffer read in the QuantizeAndDequantize operation39İzleyin
- CVE-2023-25664TensorFlow vulnerable to Heap Buffer Overflow in AvgPoolGrad39İzleyin
- CVE-2022-41900FractionalMaxPool and FractionalAVGPool heap out-of-bounds acess in Tensorflow39İzleyin
- CVE-2022-35939Out of bounds write in `scatter_nd` op in TensorFlow Lite39İzleyin
- CVE-2022-23587Integer overflow in Tensorflow39İzleyin
- CVE-2020-15208Data corruption in tensorflow-lite39İzleyin
Düzeltme
Hangi sürüme geçmeli
Üretici, paket deposu ve Microsoft kayıtlarından derlenen düzeltme sürümleri. Yükseltmeden önce üreticinin notunu doğrulayın.
| Ürün / paket | Düzeltilmiş sürüm | Kaynak |
|---|---|---|
| PyPI:tensorflow | 2.1.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.2.0rc0 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.2.3 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.3.0rc0 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.3.3 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.3.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.4.2 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.4.3 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.1.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.2.0rc0 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.2.3 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.3.0rc0 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.3.3 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.3.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.4.2 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.4.3 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.1.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.2.0rc0 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.2.3 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.3.0rc0 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.3.3 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.3.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.4.2 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.4.3 | Paket deposu (OSV) |
İstismar durumu
Bilinen kamuya açık istismar yok
Şu an kamuya açık bir istismar görülmedi. Bu, güvende olduğunuz anlamına gelmez; yalnızca eşiğin biraz daha yüksek olduğunu gösterir.
Araştırma bağlamı
Pentester ve araştırmacı için: saldırı profili, puan anlaşmazlığı, zaman çizelgesi, yama commit’leri, kredi, varyant ve zincir adayları, bug bounty kapsamı. Hepsi mevcut veriden türetilir; istismar kodu içermez.
Zaman çizelgesi
Yayından bugüne: kavram kanıtı, Metasploit modülü, CISA KEV ve düzeltme kaydı. Tarihler kaynakların bildirdiği tarihlerdir.
Yayın dışında tarihli olay yok.
FIRST EPSS günlük puanı; yalnızca 0,01 ve üstü değişimler kaydedilir (adım grafiği).
Yama ve commit bağlantıları
Referanslardaki commit, PR ve diff adresleri. Patch-diff ve varyant avı için başlangıç noktası; istismar değil, düzeltmedir.
Kredi
Tüm araştırmacılarCNA kaydında adı geçen bulan, bildiren ve analistler. Ada tıkla, aynı araştırmacının diğer kayıtlarını gör.
CNA kaydında kredi yok.
Varyant adayları
Aynı üründe aynı zafiyet sınıfı, 18 ay içinde. Yama kök nedeni kapatmadıysa kardeş hata burada olur.
Gece hesaplanan ilişki yok.
Zincir adayları
Aynı üründe kimlik doğrulama atlatma ile yetki isteyen bir açık kısa aralıkla yayımlanmış: birlikte kimlik doğrulamasız bir yola dönüşebilir.
—
Bug bounty kapsamı
Bilinen herkese açık program yok.
Kaynak: bounty-targets-data (HackerOne, Bugcrowd, Intigriti, YesWeHack herkese açık listeleri).
Teknik detay
Saldırı koşulları
- Sisteme yerel erişimi olan biri tetikleyebilir.
- Düşük yetkili bir hesap yeterli.
- Kullanıcının bir şey yapması gerekmez.
- Özel bir koşul gerekmez; tekrarlanabilir.
Başarılı olursa
- Gizlilik
- yüksek · veriler okunabilir
- Bütünlük
- yüksek · veri ya da yapılandırma değiştirilebilir
- Erişilebilirlik
- yüksek · hizmet durdurulabilir
- Saldırı vektörü
- Yerel
- Karmaşıklık
- Düşük
- Gereken yetki
- Düşük
- Kullanıcı etkileşimi
- Gerekmez
- Kapsam
- Değişmez
- Gizlilik etkisi
- Yüksek
- Bütünlük etkisi
- Yüksek
- Erişilebilirlik etkisi
- Yüksek
Zayıflık sınıfı (CWE)
CWE-120 · Buffer Copy without Checking Size of Input ('Classic Buffer Overflow')CVSS vektörü
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
nvd-primary
Kök neden
Veri kopyalanırken kaynağın uzunluğu, hedef arabelleğin boyutuyla karşılaştırılmıyor. Fazla veri, bitişik belleğin üzerine yazılır.
Hatanın kod karşılığı
CWE-120 sınıfının tamamıBu zafiyet sınıfının temsili örneği. Üreticinin kaynak kodu değildir; hatalı kalıbı ve düzeltmesini gösterir.
Hatalı
char buf[256];memcpy(buf, pkt->data, pkt->len);Düzeltilmiş
char buf[256];if (pkt->len > sizeof(buf)) { return -EINVAL;}memcpy(buf, pkt->data, pkt->len);Saldırı bağlamı
Bu zafiyet sınıfının (CWE) MITRE CAPEC saldırı desenleri ve ATT&CK teknikleri. Tespit kuralı ve tehdit avı için başlangıç noktası.
Saldırı desenleri (CAPEC)
- Buffer Overflow via Environment VariablesCAPEC-10olasılık: High · High
- Overflow BuffersCAPEC-100olasılık: High · Very High
- Client-side Injection-induced Buffer OverflowCAPEC-14olasılık: Medium · High
- Filter Failure through Buffer OverflowCAPEC-24olasılık: High · High
- MIME ConversionCAPEC-42olasılık: High · High
- Overflow Binary Resource FileCAPEC-44olasılık: High · Very High
- Buffer Overflow via Symbolic LinksCAPEC-45olasılık: High · High
- Overflow Variables and TagsCAPEC-46olasılık: High · High
ATT&CK teknikleri
—
Değişiklik günlüğü
- Düzeltme✗ → ✓
Takip ettiğiniz kayıtlarda bu değişiklikler bildirim olarak da gelir. →
Referanslar
Üretici bildirimleri ve resmî kayıtlar. İstismar/PoC bağlantıları bilinçli olarak dışarıda bırakıldı.