CVE-2022-23594— Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞
一分钟漏洞结论
影响对象
tensorflow tensorflow
利用判断
尚无明确在野利用证据，仍需结合暴露面评估
建议动作
优先检查厂商安全公告和参考链接中的修复版本；无法立即升级时，限制受影响服务暴露并加强监测。
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。 Tensorflow 存在缓冲区错误漏洞，如果攻击者可利用该漏洞改变磁盘上的SavedModel格式使这些假设无效，然后GraphDef被转换为基于mlir的IR，那么它们可能会导致Python解释器崩溃。
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一、 漏洞 CVE-2022-23594 基础信息
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Vulnerability Title
Out of bounds read in Tensorflow
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Description
Tensorflow is an Open Source Machine Learning Framework. The TFG dialect of TensorFlow (MLIR) makes several assumptions about the incoming `GraphDef` before converting it to the MLIR-based dialect. If an attacker changes the `SavedModel` format on disk to invalidate these assumptions and the `GraphDef` is then converted to MLIR-based IR then they can cause a crash in the Python interpreter. Under certain scenarios, heap OOB read/writes are possible. These issues have been discovered via fuzzing and it is possible that more weaknesses exist. We will patch them as they are discovered.
来源: CVE Program / CVE List V5
CVSS Information
CVSS:3.1/AV:L/AC:L/PR:L/UI:N/S:C/C:H/I:H/A:H
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Type
跨界内存读
来源: CVE Program / CVE List V5
Vulnerability Title
Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞
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。 Tensorflow 存在缓冲区错误漏洞，如果攻击者可利用该漏洞改变磁盘上的SavedModel格式使这些假设无效，然后GraphDef被转换为基于mlir的IR，那么它们可能会导致Python解释器崩溃。
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 | >= 2.7.0, < 2.8.0 | - |
|
二、漏洞 CVE-2022-23594 的公开POC
| # | POC 描述 | 源链接 | 神龙链接 |
|---|
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高级
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登录以生成 AI POC三、漏洞 CVE-2022-23594 的情报信息
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CVE-2022-23594 厂商安全公告 (1)
-
https://github.com/tensorflow/tensorflow/security/advisories/GHSA-9x52-887g-fhc2 x_refsource_CONFIRM
CVE-2022-23594 其他参考 (1)
同批安全公告 · tensorflow · 2022-02-04 · 共 36 条
| CVE-2022-23561 | 8.8 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2022-23587 | 8.8 HIGH | Tensorflow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2022-23559 | 8.8 HIGH | Google Tensorflow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2022-23560 | 8.8 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2022-23574 | 8.8 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2022-23566 | 8.8 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2022-23592 | 8.1 HIGH | Google TensorFlow 缓冲区错误漏洞 |
| CVE-2022-23558 | 7.6 HIGH | Google TensorFlow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2022-23562 | 7.6 HIGH | Google TensorFlow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2022-23584 | 7.6 HIGH | Google TensorFlow 资源管理错误漏洞 |
| CVE-2022-23573 | 7.6 HIGH | Google Tensorflow 安全漏洞 |
| CVE-2022-23591 | 7.5 HIGH | Google TensorFlow 资源管理错误漏洞 |
| CVE-2022-23563 | 7.1 HIGH | Google Tensorflow 安全漏洞 |
| CVE-2022-23575 | 6.5 MEDIUM | Google TensorFlow 输入验证错误漏洞 |
| CVE-2022-23557 | 6.5 MEDIUM | Google TensorFlow 数字错误漏洞 |
| CVE-2022-23570 | 6.5 MEDIUM | Google TensorFlow 代码问题漏洞 |
| CVE-2022-23564 | 6.5 MEDIUM | Google Tensorflow 安全漏洞 |
| CVE-2022-23565 | 6.5 MEDIUM | Google Tensorflow 安全漏洞 |
| CVE-2022-23582 | 6.5 MEDIUM | Google Tensorflow 安全漏洞 |
| CVE-2022-23583 | 6.5 MEDIUM | Google TensorFlow 安全漏洞 |
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IV. Related Vulnerabilities
V. Comments for CVE-2022-23594
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