Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15197)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15197). Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation. 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 before version 2.3.1, the SparseCountSparseOutput implementation does not validate that the input arguments form a valid sparse tensor. In particular, there is no validation that the indices tensor has rank 2. This tensor must be a matrix because code assumes its elements are accessed as elements of a matrix. However, malicious users can pass in tensors of different rank, resulting in a CHECK assertion failure and a crash. This can be used to cause denial of service in serving installations, if users are allowed to control the components of the input sparse tensor. 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
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Une vulnérabilité référencée CVE-2020-15197 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme SparseCountSparseOutput à distance pour détourner le produit.
Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation.
Action : mettez à jour tensorflow vers 2.3.1 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « tensorflow CVE-2020-15197 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2020-15197 (tensorflow) — CWE-20
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : SparseCountSparseOutput / indices / CHECK
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-20) 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 / indices / CHECK.
Gravité : ?. Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation.
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