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CVE-2020-15211

Lecture hors limites dans tensorflow (CVE-2020-15211)

Résumé

Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2020-15211). Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation. Exploitable via Verifier. 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, saved models in the flatbuffer format use a double indexing scheme: a model has a set of subgraphs, each subgraph has a set of operators and each operator has a set of input/output tensors. The flatbuffer format uses indices for the tensors, indexing into an array of tensors that is owned by the subgraph. This results in a pattern of double array indexing when trying to get the data of each tensor. However, some operators can have some tensors be optional. To handle this scenario, the flatbuffer model uses a negative -1 value as index for these tensors. This results in special casing during validation at model loading time. Unfortunately, this means that the -1 index is a valid tensor index for any operator, including those that don't expect optional inputs and including for output tensors. Thus, this allows writing and reading from outside the bounds of heap allocated arrays, although only at a specific offset from the start of these arrays. This results in both read and write gadgets, albeit very limited in scope. The issue is patched in several commits (46d5b0852, 00302787b7, e11f5558, cd31fd0ce, 1970c21, and fff2c83), and is released in TensorFlow versions 1.15.4, 2.0.3, 2.1.2, 2.2.1, or 2.3.1. A potential workaround would be to add a custom Verifier to the model loading code to ensure that only operators which accept optional inputs use the -1 special value and only for the tensors that the…

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-2020-15211 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme Verifier 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-2020-15211 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2020-15211 (tensorflow) — CWE-125
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : Verifier
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.

❓ Quel est le problème

Une lecture hors limites (CWE-125) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via Verifier sans authentification.

📍 Périmètre concerné

Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : Verifier.

🔥 Gravité

Gravité : ?. Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation.

🔧 Comment corriger

Mettre à jour vers 2.3.1.

🛡️ Contournement

En attendant le correctif : désactivez la fonctionnalité concernée, appliquez des règles WAF, ou restreignez l'accès par ACL réseau.

🔍 Détection

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

  1. 1
    Identify 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。

  2. 2
    Apply 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。

  3. 3
    Post-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

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"}]}]

Références

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