CVE-2020-15193— Google TensorFlow 代码问题漏洞
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一、 漏洞 CVE-2020-15193 基础信息
漏洞信息
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Vulnerability Title
Memory corruption in Tensorflow
来源: 美国国家漏洞数据库 NVD
Vulnerability Description
In Tensorflow before versions 2.2.1 and 2.3.1, the implementation of `dlpack.to_dlpack` can be made to use uninitialized memory resulting in further memory corruption. This is because the pybind11 glue code assumes that the argument is a tensor. However, there is nothing stopping users from passing in a Python object instead of a tensor. The uninitialized memory address is due to a `reinterpret_cast` Since the `PyObject` is a Python object, not a TensorFlow Tensor, the cast to `EagerTensor` fails. The issue is patched in commit 22e07fb204386768e5bcbea563641ea11f96ceb8 and is released in TensorFlow versions 2.2.1, or 2.3.1.
来源: 美国国家漏洞数据库 NVD
CVSS Information
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:N/I:H/A:L
来源: 美国国家漏洞数据库 NVD
Vulnerability Type
对未经初始化资源的使用
来源: 美国国家漏洞数据库 NVD
Vulnerability Title
Google TensorFlow 代码问题漏洞
来源: 中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
Vulnerability Description
Google TensorFlow是美国谷歌（Google）公司的一套用于机器学习的端到端开源平台。 Tensorflow 2.2.1之前版本，2.3.1版本中存在安全漏洞，该漏洞源于pybind11粘合代码假定参数是张量，该漏洞允许攻击者使dlpack.to_dlpack的实现使用未初始化的内存，从而导致进一步的内存损坏。
来源: 中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
CVSS Information
N/A
来源: 中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
Vulnerability Type
N/A
来源: 中国国家信息安全漏洞库 CNNVD
受影响产品
| 厂商 | 产品 | 影响版本 | CPE | 订阅 |
|---|---|---|---|---|
| tensorflow | tensorflow | = 2.2.0 | - |
二、漏洞 CVE-2020-15193 的公开POC
| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
|---|
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CVE-2020-15193 补丁与修复 (1)
CVE-2020-15193 厂商安全公告 (1)
CVE-2020-15193 邮件列表归档 (1)
- http://lists.opensuse.org/opensuse-security-announce/2020-10/msg00065.htmlvendor-advisoryx_refsource_SUSE
CVE-2020-15193 其他参考 (1)
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.3.1x_refsource_MISC
同批安全公告 · tensorflow · 2020-09-25 · 共 25 条
| CVE-2020-15202 | 9.0 CRITICAL | Google TensorFlow 安全漏洞 |
| CVE-2020-15205 | 9.0 CRITICAL | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15206 | 9.0 CRITICAL | Google TensorFlow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2020-15207 | 8.7 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15196 | 8.5 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15195 | 8.5 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15212 | 8.1 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15214 | 8.1 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15203 | 7.5 HIGH | Google TensorFlow 格式化字符串错误漏洞 |
| CVE-2020-15208 | 7.4 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15210 | 6.5 MEDIUM | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15197 | 6.3 MEDIUM | Google TensorFlow 安全漏洞 |
| CVE-2020-15209 | 5.9 MEDIUM | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2020-15199 | 5.9 MEDIUM | Google TensorFlow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2020-15200 | 5.9 MEDIUM | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15198 | 5.4 MEDIUM | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2020-15190 | 5.3 MEDIUM | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2020-15191 | 5.3 MEDIUM | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2020-15204 | 5.3 MEDIUM | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2020-15194 | 5.3 MEDIUM | Google TensorFlow 安全漏洞 |
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IV. Related Vulnerabilities
V. Comments for CVE-2020-15193
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