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CVE-2021-37654

Lecture hors limites dans tensorflow (CVE-2021-37654)

Résumé

Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2021-37654). Des informations confidentielles peuvent être exposées. Exploitable via CHECK. 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 an attacker can trigger a crash via a CHECK-fail in debug builds of TensorFlow using tf.raw_ops.ResourceGather or a read from outside the bounds of heap allocated data in the same API in a release build. The implementation does not check that the batch_dims value that the user supplies is less than the rank of the input tensor. Since the implementation uses several for loops over the dimensions of tensor, this results in reading data from outside the bounds of heap allocated buffer backing the tensor. We have patched the issue in GitHub commit bc9c546ce7015c57c2f15c168b3d9201de679a1d. 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-2021-37654 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme CHECK à distance pour détourner le produit.
Des informations confidentielles peuvent être exposées.
Action : mettez à jour tensorflow vers 2.5.1 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « tensorflow CVE-2021-37654 » sur le site de l'éditeur.

CVE-2021-37654 (tensorflow) — CWE-125
Vecteur d'attaque : local / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : CHECK / tf.raw_ops.ResourceGather / batch_dims / tensor
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 CHECK.

📍 Périmètre concerné

Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : CHECK / tf.raw_ops.ResourceGather / batch_dims / tensor.

🔥 Gravité

Gravité : ?. Des informations confidentielles peuvent être exposées.

🔧 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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