Lecture hors limites dans tensorflow (CVE-2020-15208)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15208). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via DCHECK. 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-lite before versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1 and 2.3.1, when determining the common dimension size of two tensors, TFLite uses a DCHECK which is no-op outside of debug compilation modes. Since the function always returns the dimension of the first tensor, malicious attackers can craft cases where this is larger than that of the second tensor. In turn, this would result in reads/writes outside of bounds since the interpreter will wrongly assume that there is enough data in both tensors. The issue is patched in commit 8ee24e7949a203d234489f9da2c5bf45a7d5157d, 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-2020-15208 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme DCHECK 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-2020-15208 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2020-15208 (tensorflow) — CWE-125
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : DCHECK
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 lecture hors limites (CWE-125) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via DCHECK sans authentification.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : DCHECK.
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
- advisory lists.opensuse.org
- package github.com
- patch github.com
- report github.com
- web github.com
- web github.com
- web github.com