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CVE-2021-37648

Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2021-37648)

Résumé

Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2021-37648). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via tf.raw_ops.SaveV2. 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. In affected versions the code for tf.raw_ops.SaveV2 does not properly validate the inputs and an attacker can trigger a null pointer dereference. The implementation uses ValidateInputs to check that the input arguments are valid. This validation would have caught the illegal state represented by the reproducer above. However, the validation uses OP_REQUIRES which translates to setting the Status object of the current OpKernelContext to an error status, followed by an empty return statement which just terminates the execution of the function it is present in. However, this does not mean that the kernel execution is finalized: instead, execution continues from the next line in Compute that follows the call to ValidateInputs. This is equivalent to lacking the validation. We have patched the issue in GitHub commit 9728c60e136912a12d99ca56e106b7cce7af5986. 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-2021-37648 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme tf.raw_ops.SaveV2 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-2021-37648 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2021-37648 (tensorflow) — CWE-476
Vecteur d'attaque : local / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : tf.raw_ops.SaveV2 / ValidateInputs / OP_REQUIRES / Status
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 vulnérabilité (CWE-476) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via tf.raw_ops.SaveV2.

📍 Périmètre concerné

Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : tf.raw_ops.SaveV2 / ValidateInputs / OP_REQUIRES / Status.

🔥 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"}]}]
Bitnami tensorflow
[{"type":"SEMVER","events":[{"introduced":"2.3.0"},{"fixed":"2.3.4"},{"introduced":"2.4.0"},{"fixed":"2.4.3"},{"introduced":"2.5.0"},{"fixed":"2.5.1"}]}]

Références

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