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CVE-2021-37652

Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2021-37652)

Résumé

Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2021-37652). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via tf.raw_ops.BoostedTreesCreateEnsemble. 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 implementation for tf.raw_ops.BoostedTreesCreateEnsemble can result in a use after free error if an attacker supplies specially crafted arguments. The implementation uses a reference counted resource and decrements the refcount if the initialization fails, as it should. However, when the code was written, the resource was represented as a naked pointer but later refactoring has changed it to be a smart pointer. Thus, when the pointer leaves the scope, a subsequent free-ing of the resource occurs, but this fails to take into account that the refcount has already reached 0, thus the resource has been already freed. During this double-free process, members of the resource object are accessed for cleanup but they are invalid as the entire resource has been freed. We have patched the issue in GitHub commit 5ecec9c6fbdbc6be03295685190a45e7eee726ab. 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-2021-37652 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme tf.raw_ops.BoostedTreesCreateEnsemble 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-2021-37652 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2021-37652 (tensorflow) — CWE-415
Vecteur d'attaque : local / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : tf.raw_ops.BoostedTreesCreateEnsemble / free
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-415) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via tf.raw_ops.BoostedTreesCreateEnsemble.

📍 Périmètre concerné

Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : tf.raw_ops.BoostedTreesCreateEnsemble / free.

🔥 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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