Débordement de tampon dans tensorflow (CVE-2020-15195)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15195). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via SparseFillEmptyRowsGrad. 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 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 and 2.3.1, the implementation of SparseFillEmptyRowsGrad uses a double indexing pattern. It is possible for reverse_index_map(i) to be an index outside of bounds of grad_values, thus resulting in a heap buffer overflow. The issue is patched in commit 390611e0d45c5793c7066110af37c8514e6a6c54, and is released in TensorFlow versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 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-2020-15195 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme SparseFillEmptyRowsGrad à distance pour détourner le produit.
L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.
Action : mettez à jour tensorflow vers 2.3.1 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « tensorflow CVE-2020-15195 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2020-15195 (tensorflow) — CWE-119
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : SparseFillEmptyRowsGrad / grad_values
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-119) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via SparseFillEmptyRowsGrad.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : SparseFillEmptyRowsGrad / grad_values.
Gravité : ?. L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.
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