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CVE-2021-37639

Lecture hors limites dans tensorflow (CVE-2021-37639)

Résumé

Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2021-37639). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via tensor_name. Atténuation : mise à jour vers 2.5.1 ou plus.

Description d'origine

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

TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. When restoring tensors via raw APIs, if the tensor name is not provided, TensorFlow can be tricked into dereferencing a null pointer. Alternatively, attackers can read memory outside the bounds of heap allocated data by providing some tensor names but not enough for a successful restoration. The implementation retrieves the tensor list corresponding to the tensor_name user controlled input and immediately retrieves the tensor at the restoration index (controlled via preferred_shard argument). This occurs without validating that the provided list has enough values. If the list is empty this results in dereferencing a null pointer (undefined behavior). If, however, the list has some elements, if the restoration index is outside the bounds this results in heap OOB read. We have patched the issue in GitHub commit 9e82dce6e6bd1f36a57e08fa85af213e2b2f2622. The fix will be included in TensorFlow 2.6.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.5.1, TensorFlow 2.4.3, and TensorFlow 2.3.4, as these are also affected and still in supported range.

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-2021-37639 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme tensor_name à distance pour détourner le produit.
L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.
Action : mettez à jour tensorflow vers 2.5.1 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « tensorflow CVE-2021-37639 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2021-37639 (tensorflow) — CWE-125
Vecteur d'attaque : local / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : tensor_name / preferred_shard
Correctif : 2.5.1 — 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 tensor_name.

📍 Périmètre concerné

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

🔥 Gravité

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

🔧 Comment corriger

Mettre à jour vers 2.5.1.

🛡️ 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 2.5.1

    ステージング環境で 2.5.1 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":"2.5.0"},{"fixed":"2.5.1"}]}]
PyPI tensorflow-cpu
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"2.5.0"},{"fixed":"2.5.1"}]}]
PyPI tensorflow-gpu
[{"type":"ECOSYSTEM","events":[{"introduced":"2.5.0"},{"fixed":"2.5.1"}]}]

Références

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