Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15193)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15193). Les données peuvent être altérées par des attaquants. Exploitable via dlpack.to_dlpack. Atténuation : mise à jour vers 2.3.1 ou plus.
Description d'origine
La description telle que publiée par la source (souvent en anglais).
In Tensorflow before versions 2.2.1 and 2.3.1, the implementation of dlpack.to_dlpack can be made to use uninitialized memory resulting in further memory corruption. This is because the pybind11 glue code assumes that the argument is a tensor. However, there is nothing stopping users from passing in a Python object instead of a tensor. The uninitialized memory address is due to a reinterpret_cast Since the PyObject is a Python object, not a TensorFlow Tensor, the cast to EagerTensor fails. The issue is patched in commit 22e07fb204386768e5bcbea563641ea11f96ceb8 and is released in TensorFlow versions 2.2.1, or 2.3.1.
Source: OSV.dev (Open Source Vulnerabilities) NVD GitHub Advisory OSV
Résumé généré automatiquement
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Une vulnérabilité référencée CVE-2020-15193 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme dlpack.to_dlpack à distance pour détourner le produit.
Les données peuvent être altérées par des attaquants.
Action : mettez à jour tensorflow vers 2.3.1 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « tensorflow CVE-2020-15193 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2020-15193 (tensorflow) — CWE-908
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : dlpack.to_dlpack / reinterpret_cast / PyObject / EagerTensor
Correctif : 2.3.1 — appliquer immédiatement
Plan : 1) Audit SBOM, 2) Mise à jour staging→prod, 3) Surveillance WAF/proxy sur les endpoints affectés, 4) Recherche d'IOC dans les logs.
Réfs : voir GHSA / avis éditeur / version corrigée liés sur cette page.
Une vulnérabilité (CWE-908) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via dlpack.to_dlpack.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : dlpack.to_dlpack / reinterpret_cast / PyObject / EagerTensor.
Gravité : ?. Les données peuvent être altérées par des attaquants.
Mettre à jour vers 2.3.1.
En attendant le correctif : désactivez la fonctionnalité concernée, appliquez des règles WAF, ou restreignez l'accès par ACL réseau.
Recherchez dans les logs des requêtes correspondant aux IOC connus de cette CVE. Auditez les SBOM/dépendances.
Actions de réponse
Étapes concrètes et exemples de commandes que les équipes SOC/SRE doivent exécuter dans l'ordre
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1Identify exposure identify
grep -r 'tensorflow' . | grep -v node_modulesリポジトリと本番環境の依存ファイル (package-lock.json / requirements.txt / go.sum / Gemfile.lock 等) で
tensorflowを grep し、稼働しているサービス・バージョンを把握する。 -
2Apply patch patch
Upgrade tensorflow to 2.3.1ステージング環境で 2.3.1 に上げて回帰テスト → 本番反映。回帰テストはアプリの主要ハッピーパスを含めること。
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3Post-deployment verification verify
Confirm patched version is live in productionパッチ適用後、ステージングで PoC または同等の悪用パターンを再現して脆弱性が閉じたことを確認。本番ではアクセスログ・WAF でアラート再発が無いか継続監視。
Paquets affectés
Références
- advisory github.com
- advisory github.com
- advisory github.com
- advisory lists.opensuse.org
- package github.com
- web nvd.nist.gov
- web github.com
- web github.com
- web github.com