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CVE-2022-36005— Google TensorFlow 安全漏洞

CVSS 5.9 · Medium EPSS 0.07% · P21
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I. CVE-2022-36005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
`CHECK` fail in `FakeQuantWithMinMaxVarsGradient` in TensorFlow
ソース: NVD (National Vulnerability Database)
脆弱性説明
TensorFlow is an open source platform for machine learning. When `tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_gradient` receives input `min` or `max` that is nonscalar, it gives a `CHECK` fail that can trigger a denial of service attack. We have patched the issue in GitHub commit f3cf67ac5705f4f04721d15e485e192bb319feed. 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
可达断言
ソース: NVD (National Vulnerability Database)
脆弱性タイトル
Google TensorFlow 安全漏洞
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 存在安全漏洞，该漏洞源于当 tf.quantization.fake_quant_with_min_max_vars_gradient 接收到非标量的输入 min 或 max 时，它会给出可能触发拒绝服务攻击的断言失败。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-2022-36005の公開POC

#POC説明ソースリンクShenlongリンク
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III. CVE-2022-36005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-2022-359745.9 MEDIUMSegfault in `QuantizeDownAndShrinkRange` in TensorFlow
CVE-2022-359595.9 MEDIUM`CHECK` failures in `AvgPool3DGrad` in TensorFlow
CVE-2022-359415.9 MEDIUM`CHECK` failure in `AvgPoolOp` in Tensorflow
CVE-2022-359405.9 MEDIUMInt overflow in `RaggedRangeOp` in Tensoflow
CVE-2022-359525.9 MEDIUM`CHECK` failures in `UnbatchGradOp` in TensorFlow
CVE-2022-359705.9 MEDIUMSegfault in `QuantizedInstanceNorm` 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-2022-359675.9 MEDIUMSegfault in `QuantizedAdd` in TensorFlow
CVE-2022-359795.9 MEDIUMSegfault in `QuantizedRelu` and `QuantizedRelu6`
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

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

IV. 関連脆弱性

同じ製品: tensorflow
同じベンダー: tensorflow
同じ弱点: CWE-617

V. CVE-2022-36005へのコメント

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