tensorflow の脆弱性 (CVE-2020-15202)
概要
tensorflow に 脆弱性 (CVE-2020-15202) が存在。悪用されるとシステム全体を乗っ取られる可能性があります。Shard 経由で攻撃可能。対策: 2.3.1 以上に更新。
原文の説明
取得元が公開している説明をそのまま載せています (多くは英語)。
In Tensorflow before versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 and 2.3.1, the Shard API in TensorFlow expects the last argument to be a function taking two int64 (i.e., long long) arguments. However, there are several places in TensorFlow where a lambda taking int or int32 arguments is being used. In these cases, if the amount of work to be parallelized is large enough, integer truncation occurs. Depending on how the two arguments of the lambda are used, this can result in segfaults, read/write outside of heap allocated arrays, stack overflows, or data corruption. The issue is patched in commits 27b417360cbd671ef55915e4bb6bb06af8b8a832 and ca8c013b5e97b1373b3bb1c97ea655e69f31a575, and is released in TensorFlow versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, or 2.3.1.
出典: OSV.dev (Open Source Vulnerabilities) NVD GitHub Advisory OSV
自動生成の要約
取得元のデータ (CVSS・CWE・影響バージョンなど) から SecPulse が定型文で組み立てた要約です。AI は使っていません。正確な内容は下の原文と参照URLで確認してください。
tensorflow という製品で、CVE-2020-15202 という番号がついた弱点 (脆弱性) が見つかりました。
悪い人がインターネット越しに Shard のような特定の入り口を狙うことで、製品の中を不正に操作できてしまいます。
悪用されるとシステム全体を乗っ取られる可能性があります。
対策: tensorflow を 2.3.1 以上に更新してください。
心配なら、システム担当者や製品の公式サイトで「tensorflow CVE-2020-15202」を検索してください。
CVE-2020-15202 (tensorflow) — CWE-197
攻撃ベクター: ネットワーク経由 (リモート攻撃可) / 認証不要 / 被害者操作不要
脆弱箇所: Shard / int64 / int / int32
修正バージョン: 2.3.1 (即時適用推奨)
対応方針: 1) SBOMで影響バージョン横断確認, 2) ステージング検証→本番更新, 3) WAF/プロキシで該当エンドポイントを監視, 4) ログでIOC調査。
参考: 当ページの『参照URL』の GHSA / vendor advisory / patched release を参照。
tensorflow に 脆弱性 (CWE-197) があります。攻撃者は Shard を経由して脆弱な処理に到達し、認証なしで悪用できます。
tensorflow の影響バージョンはベンダーのアドバイザリで確認してください。攻撃箇所: Shard / int64 / int / int32。
重要度: ?。悪用されるとシステム全体を乗っ取られる可能性があります。
2.3.1 に更新してください。
修正版が未提供時は、影響機能の無効化・WAFルール・ネットワークACLでの遮断を検討。
Webサーバ・プロキシ・WAFログで該当CVEのIOCに合致する不審リクエストを検索。SBOM/依存ファイルで影響バージョンを横断確認。
対応アクション
SOC/SREチームが順番に実行すべき具体的なステップとコマンド例
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1影響範囲の特定 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。 -
2パッチ適用 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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3事後検証 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。
影響パッケージ
参照URL
- advisory nvd.nist.gov
- advisory github.com
- advisory lists.opensuse.org
- package github.com
- patch github.com
- patch github.com
- report github.com
- web github.com
- web github.com
- web github.com