Lecture hors limites dans tensorflow (CVE-2022-23594)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2022-23594). L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système. Exploitable via GraphDef. Atténuation : mise à jour vers 2.7.1 ou plus.
Description d'origine
La description telle que publiée par la source (souvent en anglais).
Tensorflow is an Open Source Machine Learning Framework. The TFG dialect of TensorFlow (MLIR) makes several assumptions about the incoming GraphDef before converting it to the MLIR-based dialect. If an attacker changes the SavedModel format on disk to invalidate these assumptions and the GraphDef is then converted to MLIR-based IR then they can cause a crash in the Python interpreter. Under certain scenarios, heap OOB read/writes are possible. These issues have been discovered via fuzzing and it is possible that more weaknesses exist. We will patch them as they are discovered.
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-2022-23594 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme GraphDef à distance pour détourner le produit.
L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.
Action : mettez à jour tensorflow vers 2.7.1 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « tensorflow CVE-2022-23594 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2022-23594 (tensorflow) — CWE-125
Vecteur d'attaque : local / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : GraphDef / SavedModel
Correctif : 2.7.1 — 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 lecture hors limites (CWE-125) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via GraphDef.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : GraphDef / SavedModel.
Gravité : ?. L'exploitation peut entraîner la prise de contrôle totale du système.
Mettre à jour vers 2.7.1.
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 2.7.1ステージング環境で 2.7.1 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
- advisory github.com
- web nvd.nist.gov
- web github.com