CVE-2021-37645— Google TensorFlow 数字错误漏洞
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一、 漏洞 CVE-2021-37645 基础信息
漏洞信息
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Vulnerability Title
Integer overflow due to conversion to unsigned in TensorFlow
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 the implementation of `tf.raw_ops.QuantizeAndDequantizeV4Grad` is vulnerable to an integer overflow issue caused by converting a signed integer value to an unsigned one and then allocating memory based on this value. The [implementation](https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/8d72537c6abf5a44103b57b9c2e22c14f5f49698/tensorflow/core/kernels/quantize_and_dequantize_op.cc#L126) uses the `axis` value as the size argument to `absl::InlinedVector` constructor. But, the constructor uses an unsigned type for the argument, so the implicit conversion transforms the negative value to a large integer. We have patched the issue in GitHub commit 96f364a1ca3009f98980021c4b32be5fdcca33a1. The fix will be included in TensorFlow 2.6.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.5.1, and TensorFlow 2.4.3, 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:N/I:N/A:H
来源: 美国国家漏洞数据库 NVD
Vulnerability Type
数值类型间的不正确转换
来源: 美国国家漏洞数据库 NVD
Vulnerability Title
Google TensorFlow 数字错误漏洞
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存在数字错误漏洞，该漏洞源于在受影响的版本中，“tf.raw_ops.QuantizeAndDequantizeV4Grad”的实现容易受到整数溢出问题的攻击，这是由于将有符号整数值转换为无符号整数值，然后根据该值分配内存而导致的。
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-2021-37645 的公开POC
| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
|---|
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CVE-2021-37645 补丁与修复 (1)
CVE-2021-37645 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-2021-37637 | 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-2021-37647 | 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-2021-37659 | 7.3 HIGH | Google TensorFlow代码问题漏洞 |
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IV. Related Vulnerabilities
V. Comments for CVE-2021-37645
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