English version →
カテゴリ
CVE-2020-15205

tensorflow に バッファオーバーフロー (CVE-2020-15205)

概要

tensorflow に 脆弱性 (CVE-2020-15205) 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。data_splits 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 data_splits argument of tf.raw_ops.StringNGrams lacks validation. This allows a user to pass values that can cause heap overflow errors and even leak contents of memory In the linked code snippet, all the binary strings after ee ff are contents from the memory stack. Since these can contain return addresses, this data leak can be used to defeat ASLR. The issue is patched in commit 0462de5b544ed4731aa2fb23946ac22c01856b80, 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-2020-15205 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 data_splits 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-2020-15205」を検索してください。

CVE-2020-15205 (tensorflow) — CWE-119
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: data_splits / tf.raw_ops.StringNGrams
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。

❓ 何が問題か

tensorflow に 脆弱性 (CWE-119) があります。攻撃者は data_splits 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。

📍 影響範囲

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: data_splits / tf.raw_ops.StringNGrams。

🔥 重要度

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。

🔧 修正方法

2.3.1 に更新してください。

🛡️ 暫定回避

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。

🔍 検知方法

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

  1. 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. 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。

  3. 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

PyPI tensorflow
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"2.3.0"},{"fixed":"2.3.1"}]}]
PyPI tensorflow-cpu
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"2.3.0"},{"fixed":"2.3.1"}]}]
PyPI tensorflow-gpu
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"2.3.0"},{"fixed":"2.3.1"}]}]

参照URL

当サイトでは、アクセス解析と広告の効果測定のために Cookie を使います。株式会社Game のサイト共通の設定です。 詳しく