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CVE-2022-35940— Google TensorFlow 输入验证错误漏洞

CVSS 5.9 · Medium EPSS 0.19% · P41
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I. CVE-2022-35940の基本情報

脆弱性情報
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高度な大規模言語モデル技術を使用していますが、出力には不正確または古い情報が含まれる可能性があります。Shenlongはデータの正確性を確保するよう努めていますが、実際の状況に基づいて検証・判断してください。

脆弱性タイトル
Int overflow in `RaggedRangeOp` in Tensoflow
ソース: NVD (National Vulnerability Database)
脆弱性説明
TensorFlow is an open source platform for machine learning. The `RaggedRangOp` function takes an argument `limits` that is eventually used to construct a `TensorShape` as an `int64`. If `limits` is a very large float, it can overflow when converted to an `int64`. This triggers an `InvalidArgument` but also throws an abort signal that crashes the program. We have patched the issue in GitHub commit 37cefa91bee4eace55715eeef43720b958a01192. The fix will be included in TensorFlow 2.10.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.9.1, TensorFlow 2.8.1, and TensorFlow 2.7.2, as these are also affected and still in supported range. There are no known workarounds for this issue.
ソース: NVD (National Vulnerability Database)
CVSS情報
CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:N/UI:N/S:U/C:N/I:N/A:H
ソース: NVD (National Vulnerability Database)
脆弱性タイプ
整数溢出或超界折返
ソース: NVD (National Vulnerability Database)
脆弱性タイトル
Google TensorFlow 输入验证错误漏洞
ソース: CNNVD (China National Vulnerability Database)
脆弱性説明
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 存在输入验证错误漏洞，该漏洞源于 RaggedRangOp 函数的 limits 参数如果是一个非常大的浮点数，则可能会发生溢出。这会触发 InvalidArgument ，但也会引发导致程序结束的中止信号。该漏洞将在 2.10.0 版本， 2.9.1 版本， 2.8.1 版本， 2.7.2 版本中得到修复。
ソース: CNNVD (China National Vulnerability Database)
CVSS情報
N/A
ソース: CNNVD (China National Vulnerability Database)
脆弱性タイプ
N/A
ソース: CNNVD (China National Vulnerability Database)

影響を受ける製品

ベンダープロダクト影響を受けるバージョンCPE購読
tensorflowtensorflow < 2.7.2 -

II. CVE-2022-35940の公開POC

#POC説明ソースリンクShenlongリンク
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III. CVE-2022-35940のインテリジェンス情報

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Same Patch Batch · tensorflow · 2022-09-16 · 59 CVEs total

CVE-2022-359387.0 HIGHOOB read in `Gather_nd` op in TensorFlow Lite Micro
CVE-2022-359397.0 HIGHOut of bounds write in `scatter_nd` op in TensorFlow Lite
CVE-2022-359377.0 HIGHOOB read in `Gather_nd` op in TensorFlow Lite
CVE-2022-359795.9 MEDIUMSegfault in `QuantizedRelu` and `QuantizedRelu6`
CVE-2022-359605.9 MEDIUM`CHECK` failure in `TensorListReserve` in TensorFlow
CVE-2022-359415.9 MEDIUM`CHECK` failure in `AvgPoolOp` in Tensorflow
CVE-2022-359525.9 MEDIUM`CHECK` failures in `UnbatchGradOp` in TensorFlow
CVE-2022-359595.9 MEDIUM`CHECK` failures in `AvgPool3DGrad` in TensorFlow
CVE-2022-359695.9 MEDIUM`CHECK` fail in `Conv2DBackpropInput` in TensorFlow
CVE-2022-359715.9 MEDIUM`CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVars` in TensorFlow
CVE-2022-359735.9 MEDIUMSegfault in `QuantizedMatMul` in TensorFlow
CVE-2022-359725.9 MEDIUMSegfault in `QuantizedBiasAdd` in TensorFlow
CVE-2022-359745.9 MEDIUMSegfault in `QuantizeDownAndShrinkRange` in TensorFlow
CVE-2022-359665.9 MEDIUMSegfault in `QuantizedAvgPool` in TensorFlow
CVE-2022-359815.9 MEDIUM`CHECK` fail in `FractionalMaxPoolGrad` in TensorFlow
CVE-2022-359825.9 MEDIUMSegfault in `SparseBincount` in TensorFlow
CVE-2022-359885.9 MEDIUM`CHECK` fail in `tf.linalg.matrix_rank` in TensorFlow
CVE-2022-359895.9 MEDIUM`CHECK` fail in `MaxPool` in TensorFlow
CVE-2022-359835.9 MEDIUM`CHECK` fail in `Save` and `SaveSlices` in TensorFlow
CVE-2022-359845.9 MEDIUM`CHECK` fail in `ParameterizedTruncatedNormal` in TensorFlow

Showing 20 of 59 CVEs. View all on vendor page →

IV. 関連脆弱性

同じ製品: tensorflow
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同じ弱点: CWE-190

V. CVE-2022-35940へのコメント

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