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CVE-2021-29537

TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. An attacker can cause a heap buffer overflow in…

Résumé

Faille signalée : vulnérabilité (CVE-2021-29537). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via QuantizedResizeBilinear.

Description d'origine

La description telle que publiée par la source (souvent en anglais).

Impact

An attacker can cause a heap buffer overflow in QuantizedResizeBilinear by passing in invalid thresholds for the quantization:

import tensorflow as tf

images = tf.constant([], shape=[0], dtype=tf.qint32)
size = tf.constant([], shape=[0], dtype=tf.int32) 
min = tf.constant([], dtype=tf.float32)
max = tf.constant([], dtype=tf.float32)

tf.raw_ops.QuantizedResizeBilinear(images=images, size=size, min=min, max=max, align_corners=False, half_pixel_centers=False)

This is because the implementation assumes that the 2 arguments are always valid scalars and tries to access the numeric value directly:

const float in_min = context->input(2).flat()(0);
const float in_max = context->input(3).flat()(0);

However, if any of these tensors is empty, then .flat() is an empty buffer and accessing the element at position 0 results in overflow.

Patches

We have patched the issue in GitHub commit f6c40f0c6cbf00d46c7717a26419f2062f2f8694.

The fix will be included in TensorFlow 2.5.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.4.2, TensorFlow 2.3.3, TensorFlow 2.2.3 and TensorFlow 2.1.4, as these are also affected and still in supported range.

For more information

Please consult [our security g…

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-2021-29537 a été découverte.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme QuantizedResizeBilinear à distance pour détourner le produit.
L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.
Action : appliquez le correctif officiel de l'éditeur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « CVE-2021-29537 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2021-29537
Vecteur d'attaque : local / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : QuantizedResizeBilinear
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 vulnérabilité (non classée) a été signalée. Les attaquants atteignent le code vulnérable via QuantizedResizeBilinear.

📍 Périmètre concerné

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

🔥 Gravité

Gravité : ?. L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.

🔧 Comment corriger

Mettre à jour vers la version corrigée selon l'avis éditeur.

🛡️ 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
    Audit SBOM/dependencies for affected components.

    資産台帳・SBOM・依存マニフェストで影響コンポーネントを特定する。

  2. 2
    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

Bitnami tensorflow
[{"type":"SEMVER","events":[{"introduced":"0"},{"fixed":"2.1.4"},{"introduced":"2.2.0"},{"fixed":"2.2.3"},{"introduced":"2.3.0"},{"fixed":"2.3.3"},{"introduced":"2.4.0"},{"fixed":"2.4.2"}]}]
PyPI tensorflow
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"2.4.0"},{"fixed":"2.4.2"}]}]
PyPI tensorflow-cpu
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"2.4.0"},{"fixed":"2.4.2"}]}]
PyPI tensorflow-gpu
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"2.4.0"},{"fixed":"2.4.2"}]}]

Références

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