Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2021-37677)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2021-37677). Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation. Exploitable via tf.raw_ops.Dequantize. 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 shape inference code for tf.raw_ops.Dequantize has a vulnerability that could trigger a denial of service via a segfault if an attacker provides invalid arguments. The shape inference implementation uses axis to select between two different values for minmax_rank which is then used to retrieve tensor dimensions. However, code assumes that axis can be either -1 or a value greater than -1, with no validation for the other values. We have patched the issue in GitHub commit da857cfa0fde8f79ad0afdbc94e88b5d4bbec764. 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
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Une vulnérabilité référencée CVE-2021-37677 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme tf.raw_ops.Dequantize à distance pour détourner le produit.
Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation.
Action : mettez à jour tensorflow vers 2.5.1 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « tensorflow CVE-2021-37677 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2021-37677 (tensorflow) — CWE-1284
Vecteur d'attaque : local / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : tf.raw_ops.Dequantize / axis / minmax_rank
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.
Une vulnérabilité (CWE-1284) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via tf.raw_ops.Dequantize.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : tf.raw_ops.Dequantize / axis / minmax_rank.
Gravité : ?. Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation.
Mettre à jour vers 2.5.1.
En attendant le correctif : désactivez la fonctionnalité concernée, appliquez des règles WAF, ou restreignez l'accès par ACL réseau.
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
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1Identify 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。 -
2Apply 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。
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3Post-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
Références
- advisory github.com
- package github.com
- patch github.com
- web nvd.nist.gov
- web github.com
- web github.com
- web github.com