CVE-2021-37651— Google TensorFlow缓冲区错误漏洞
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一、 漏洞 CVE-2021-37651 基础信息
漏洞信息
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Vulnerability Title
Heap buffer overflow in `FractionalAvgPoolGrad` in TensorFlow
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Description
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. In affected versions the implementation for `tf.raw_ops.FractionalAvgPoolGrad` can be tricked into accessing data outside of bounds of heap allocated buffers. The [implementation](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/f24faa153ad31a4b51578f8181d3aaab77a1ddeb/tensorflow/core/kernels/fractional_avg_pool_op.cc#L205) does not validate that the input tensor is non-empty. Thus, code constructs an empty `EigenDoubleMatrixMap` and then accesses this buffer with indices that are outside of the empty area. We have patched the issue in GitHub commit 0f931751fb20f565c4e94aa6df58d54a003cdb30. The fix will be included in TensorFlow 2.6.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.5.1, TensorFlow 2.4.3, and TensorFlow 2.3.4, as these are also affected and still in supported range.
来源: CVE Program / CVE List V5
CVSS Information
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:N
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Type
跨界内存读
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Title
Google TensorFlow缓冲区错误漏洞
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。 Google TensorFlow存在缓冲区错误漏洞，该漏洞源于在受影响的版本中，“tf.raw_ops.FractionalAvgPoolGrad”的实现可能会访问堆分配缓冲区边界之外的数据。
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 | >= 2.5.0, < 2.5.1 | - |
二、漏洞 CVE-2021-37651 的公开POC
| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
|---|
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CVE-2021-37651 补丁与修复 (1)
CVE-2021-37651 厂商安全公告 (1)
同批安全公告 · tensorflow · 2021-08-12 · 共 58 条
| CVE-2021-37678 | 9.3 CRITICAL | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37639 | 8.4 HIGH | Google TensorFlow代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37689 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37665 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2021-37663 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2021-37681 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37667 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2021-37688 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37676 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2021-37671 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2021-37666 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2021-37648 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37652 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow资源管理错误漏洞 |
| CVE-2021-37650 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2021-37643 | 7.7 HIGH | Google TensorFlow代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37647 | 7.7 HIGH | Google TensorFlow代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37638 | 7.7 HIGH | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37649 | 7.7 HIGH | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37637 | 7.7 HIGH | Google TensorFlow代码问题漏洞 |
| CVE-2021-37659 | 7.3 HIGH | Google TensorFlow代码问题漏洞 |
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IV. Related Vulnerabilities
V. Comments for CVE-2021-37651
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