CVE-2022-35974— Google TensorFlow 输入验证错误漏洞
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I. CVE-2022-35974の基本情報
脆弱性情報
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脆弱性タイトル
Segfault in `QuantizeDownAndShrinkRange` in TensorFlow
ソース: NVD (National Vulnerability Database)
脆弱性説明
TensorFlow is an open source platform for machine learning. If `QuantizeDownAndShrinkRange` is given nonscalar inputs for `input_min` or `input_max`, it results in a segfault that can be used to trigger a denial of service attack. We have patched the issue in GitHub commit 73ad1815ebcfeb7c051f9c2f7ab5024380ca8613. 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
输入验证不恰当
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，该漏洞源于如果 QuantizeDownAndShrinkRange 为 input_min 或 input_max 提供非标量输入，则会导致可用于触发拒绝服务攻击的段错误。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 |
|---|---|---|---|---|
| tensorflow | tensorflow | < 2.7.2 | - |
II. CVE-2022-35974の公開POC
| # | POC説明 | ソースリンク | Shenlongリンク |
|---|
AI生成POCプレミアム
公開POCは見つかりませんでした。
ログインしてAI POCを生成III. CVE-2022-35974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-2022-35938 | 7.0 HIGH | OOB read in `Gather_nd` op in TensorFlow Lite Micro |
| CVE-2022-35939 | 7.0 HIGH | Out of bounds write in `scatter_nd` op in TensorFlow Lite |
| CVE-2022-35937 | 7.0 HIGH | OOB read in `Gather_nd` op in TensorFlow Lite |
| CVE-2022-35979 | 5.9 MEDIUM | Segfault in `QuantizedRelu` and `QuantizedRelu6` |
| CVE-2022-35959 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` failures in `AvgPool3DGrad` in TensorFlow |
| CVE-2022-35941 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` failure in `AvgPoolOp` in Tensorflow |
| CVE-2022-35940 | 5.9 MEDIUM | Int overflow in `RaggedRangeOp` in Tensoflow |
| CVE-2022-35952 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` failures in `UnbatchGradOp` in TensorFlow |
| CVE-2022-35970 | 5.9 MEDIUM | Segfault in `QuantizedInstanceNorm` in TensorFlow |
| CVE-2022-35969 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` fail in `Conv2DBackpropInput` in TensorFlow |
| CVE-2022-35971 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVars` in TensorFlow |
| CVE-2022-35973 | 5.9 MEDIUM | Segfault in `QuantizedMatMul` in TensorFlow |
| CVE-2022-35972 | 5.9 MEDIUM | Segfault in `QuantizedBiasAdd` in TensorFlow |
| CVE-2022-35967 | 5.9 MEDIUM | Segfault in `QuantizedAdd` in TensorFlow |
| CVE-2022-35981 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` fail in `FractionalMaxPoolGrad` in TensorFlow |
| CVE-2022-35982 | 5.9 MEDIUM | Segfault in `SparseBincount` in TensorFlow |
| CVE-2022-35988 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` fail in `tf.linalg.matrix_rank` in TensorFlow |
| CVE-2022-35989 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` fail in `MaxPool` in TensorFlow |
| CVE-2022-35983 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` fail in `Save` and `SaveSlices` in TensorFlow |
| CVE-2022-35984 | 5.9 MEDIUM | `CHECK` fail in `ParameterizedTruncatedNormal` in TensorFlow |
Showing 20 of 59 CVEs. View all on vendor page →
IV. 関連脆弱性
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TensorFlow segfault in array_ops.upper_bound - CVE-2024-3660
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Denial of Service in TensorFlow - CVE-2023-25660
TensorFlow vulnerable to seg fault in `tf.raw_ops.Print`
V. CVE-2022-35974へのコメント
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