Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15206)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15206). Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation. Exploitable via SavedModel. 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, changing the TensorFlow's SavedModel protocol buffer and altering the name of required keys results in segfaults and data corruption while loading the model. This can cause a denial of service in products using tensorflow-serving or other inference-as-a-service installments. Fixed were added in commits f760f88b4267d981e13f4b302c437ae800445968 and fcfef195637c6e365577829c4d67681695956e7d (both going into TensorFlow 2.2.0 and 2.3.0 but not yet backported to earlier versions). However, this was not enough, as #41097 reports a different failure mode. The issue is patched in commit adf095206f25471e864a8e63a0f1caef53a0e3a6, 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
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-2020-15206 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme SavedModel 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-2020-15206 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2020-15206 (tensorflow) — CWE-20
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : SavedModel
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 SavedModel sans authentification.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : SavedModel.
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 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
- web github.com
- web github.com