Débordement de tampon dans tensorflow (CVE-2020-15196)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15196). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via SparseCountSparseOutput. 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 version 2.3.0, the SparseCountSparseOutput and RaggedCountSparseOutput implementations don't validate that the weights tensor has the same shape as the data. The check exists for DenseCountSparseOutput, where both tensors are fully specified. In the sparse and ragged count weights are still accessed in parallel with the data. But, since there is no validation, a user passing fewer weights than the values for the tensors can generate a read from outside the bounds of the heap buffer allocated for the weights. The issue is patched in commit 3cbb917b4714766030b28eba9fb41bb97ce9ee02 and is released in TensorFlow version 2.3.1.
Source: OSV.dev (Open Source Vulnerabilities) NVD GitHub Advisory OSV
Résumé généré automatiquement
Assemblé par SecPulse à partir des données sources (CVSS, CWE, versions affectées) à l'aide de modèles, sans IA. Vérifiez la description d'origine et les références ci-dessous.
Une vulnérabilité référencée CVE-2020-15196 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme SparseCountSparseOutput 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-2020-15196 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2020-15196 (tensorflow) — CWE-119
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : SparseCountSparseOutput / RaggedCountSparseOutput / weights / DenseCountSparseOutput
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 SparseCountSparseOutput.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : SparseCountSparseOutput / RaggedCountSparseOutput / weights / DenseCountSparseOutput.
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 nvd.nist.gov
- advisory github.com
- package github.com
- patch github.com
- report github.com
- web github.com
- web github.com
- web github.com