CVE-2021-37689— Google TensorFlow 代码问题漏洞
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一、 漏洞 CVE-2021-37689 基础信息
漏洞信息
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Vulnerability Title
Null pointer dereference in TensorFlow Lite MLIR optimizations
来源: 美国国家漏洞数据库 NVD
Vulnerability Description
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. In affected versions an attacker can craft a TFLite model that would trigger a null pointer dereference, which would result in a crash and denial of service. This is caused by the MLIR optimization of `L2NormalizeReduceAxis` operator. The [implementation](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/149562d49faa709ea80df1d99fc41d005b81082a/tensorflow/compiler/mlir/lite/transforms/optimize.cc#L67-L70) unconditionally dereferences a pointer to an iterator to a vector without checking that the vector has elements. We have patched the issue in GitHub commit d6b57f461b39fd1aa8c1b870f1b974aac3554955. 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: 美国国家漏洞数据库 NVD
CVSS Information
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H
来源: 美国国家漏洞数据库 NVD
Vulnerability Type
空指针解引用
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。 Google TensorFlow 存在代码问题漏洞，该漏洞源于在受影响的版本中，L2NormalizeReduceAxis 运算符的 MLIR 优化存在问题。攻击者可利用该漏洞制作一个 TFLite 模型来触发空指针取消引用，这将导致崩溃和拒绝服务。
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-2021-37689 的公开POC
| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
|---|
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CVE-2021-37689 补丁与修复 (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-2021-37681 | 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-2021-37648 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| 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-2021-37667 | 7.8 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| 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 |
| CVE-2021-37664 | 7.3 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
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IV. Related Vulnerabilities
V. Comments for CVE-2021-37689
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