Heap buffer overflow in `Transpose`
TensorFlow is an open source platform for machine learning. In affected versions the shape inference function for `Transpose` is vulnerable to a heap buffer overflow. This occurs whenever `perm` contains negative elements. The shape inference function does not validate that the indices in `perm` are all valid. The fix will be included in TensorFlow 2.7.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.6.1, TensorFlow 2.5.2, and TensorFlow 2.4.4, as these are also affected and still in supported range.
- Yayın
- 5 Kas 2021
- Güncelleme
- 17 Haz 2026
- EPSS
- %0,2 · 5. 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
- 5,5
- 2,3 puan fark
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
Kaydı açan otoritenin puanı ile NVD’nin bağımsız puanı. İki puan arasındaki fark ciddiyetin tartışmalı olduğunu gösterir.
Etkilenen 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 tensorflow2.4.0 ve sonrası · 2.4.4 öncesi
- google tensorflow2.5.0 ve sonrası · 2.5.2 öncesi
- google tensorflow2.6.0 ve sonrası · 2.6.1 öncesi
- google tensorflow2.7.0
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
- >= 2.6.0, < 2.6.1, >= 2.5.0, < 2.5.2, < 2.4.4etkilenir
Paket düzeyi etkilenme
OSV ve GitHub Advisory verisi: ekosistem, paket ve aralık. SBOM eşleşmesi bu tabloyu kullanır.
| Ekosistem | Paket | Etkilenen aralık | Düzeltme |
|---|---|---|---|
| PyPI | tensorflow | 2.5.0 itibarıyla · 2.5.2 öncesi | 2.5.2 |
| PyPI | tensorflow | 2.6.0 itibarıyla · 2.6.1 öncesi | 2.6.1 |
| PyPI | tensorflow | 2.7.0rc0 itibarıyla · 2.7.0 öncesi | 2.7.0 |
| PyPI | tensorflow | 2.4.4 öncesi | 2.4.4 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.5.0 itibarıyla · 2.5.2 öncesi | 2.5.2 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.6.0 itibarıyla · 2.6.1 öncesi | 2.6.1 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.7.0rc0 itibarıyla · 2.7.0 öncesi | 2.7.0 |
| PyPI | tensorflow-cpu | 2.4.4 öncesi | 2.4.4 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.5.0 itibarıyla · 2.5.2 öncesi | 2.5.2 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.6.0 itibarıyla · 2.6.1 öncesi | 2.6.1 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.7.0rc0 itibarıyla · 2.7.0 öncesi | 2.7.0 |
| PyPI | tensorflow-gpu | 2.4.4 öncesi | 2.4.4 |
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 | 2.4.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.5.2 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.6.1 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow | 2.7.0 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.4.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.5.2 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.6.1 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-cpu | 2.7.0 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.4.4 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.5.2 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.6.1 | Paket deposu (OSV) |
| PyPI:tensorflow-gpu | 2.7.0 | 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
- github.com/tensorflow/tensorflow/commit/c79ba87153ee343401dbe9d1954d7f79e521eb14
- github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-3ff2-r28g-w7h9
Üretici bildirimleri ve resmî kayıtlar. İstismar/PoC bağlantıları bilinçli olarak dışarıda bırakıldı.