Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2022-35996)
Résumé
Vulnérabilité dans tensorflow (CVE-2022-35996). Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation. Exploitable via Conv2D. Atténuation : mise à jour vers 2.9.1 ou plus.
Description d'origine
La description telle que publiée par la source (souvent en anglais).
Impact
If Conv2D is given empty input and the filter and padding sizes are valid, the output is all-zeros. This causes division-by-zero floating point exceptions that can be used to trigger a denial of service attack.
import tensorflow as tf
import numpy as np
with tf.device("CPU"): # also can be triggerred on GPU
input = np.ones([1, 0, 2, 1])
filter = np.ones([1, 1, 1, 1])
strides = ([1, 1, 1, 1])
padding = "EXPLICIT"
explicit_paddings = [0 , 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0]
data_format = "NHWC"
res = tf.raw_ops.Conv2D(
input=input,
filter=filter,
strides=strides,
padding=padding,
explicit_paddings=explicit_paddings,
data_format=data_format,
)
Patches
We have patched the issue in GitHub commit 611d80db29dd7b0cfb755772c69d60ae5bca05f9.
The fix will be included in TensorFlow 2.10.0. We will also cherrypick this commit on TensorFlow 2.9.1, TensorFlow 2.8.1, and TensorFlow 2.7.2, as these are also affected and still in supported range.
For more information
Please consult our security guide for more information regarding the security model and how to contact us with issues and questions.
Attribution
This vulnerability has been reported by Jingyi Shi.
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-2022-35996 a été découverte dans tensorflow.
Des attaquants peuvent cibler un point d'entrée spécifique comme Conv2D à distance pour détourner le produit.
Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation.
Action : mettez à jour tensorflow vers 2.9.1 ou supérieur.
En cas de doute, contactez votre service informatique ou cherchez « tensorflow CVE-2022-35996 » sur le site de l'éditeur.
CVE-2022-35996 (tensorflow) — CWE-369
Vecteur d'attaque : distant (réseau) / non authentifié / sans interaction utilisateur
Surface d'attaque : Conv2D / input / filter / padding
Correctif : 2.9.1 — 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-369) affecte tensorflow. Les attaquants atteignent le code vulnérable via Conv2D sans authentification.
Consultez l'avis de l'éditeur pour les versions affectées de tensorflow. Surface d'attaque : Conv2D / input / filter / padding.
Gravité : ?. Risque d'opérations non autorisées ou de divulgation.
Mettre à jour vers 2.9.1.
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
-
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 2.9.1ステージング環境で 2.9.1 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。
-
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 nvd.nist.gov
- package github.com
- web github.com
- web github.com
- web github.com