| 概要 | In Tensorflow before version 2.3.1, the `SparseCountSparseOutput` implementation does not validate that the input arguments form a valid sparse tensor. In particular, there is no validation that the `indices` tensor has rank 2. This tensor must be a matrix because code assumes its elements are accessed as elements of a matrix. However, malicious users can pass in tensors of different rank, resulting in a `CHECK` assertion failure and a crash. This can be used to cause denial of service in serving installations, if users are allowed to control the components of the input sparse tensor. The issue is patched in commit 3cbb917b4714766030b28eba9fb41bb97ce9ee02 and is released in TensorFlow version 2.3.1. |
|---|---|
| 公表日 | 2020年9月26日4:15 |
| 登録日 | 2021年1月26日11:53 |
| 最終更新日 | 2024年11月21日14:05 |
| CVSS3.1 : MEDIUM | |
| スコア | 6.3 |
|---|---|
| ベクター | CVSS:3.1/AV:N/AC:H/PR:L/UI:N/S:C/C:N/I:N/A:H |
| 攻撃元区分(AV) | ネットワーク |
| 攻撃条件の複雑さ(AC) | 高 |
| 攻撃に必要な特権レベル(PR) | 低 |
| 利用者の関与(UI) | 不要 |
| 影響の想定範囲(S) | 変更あり |
| 機密性への影響(C) | なし |
| 完全性への影響(I) | なし |
| 可用性への影響(A) | 高 |
| CVSS2.0 : LOW | |
| スコア | 3.5 |
|---|---|
| ベクター | AV:N/AC:M/Au:S/C:N/I:N/A:P |
| 攻撃元区分(AV) | ネットワーク |
| 攻撃条件の複雑さ(AC) | 中 |
| 攻撃前の認証要否(Au) | 単一 |
| 機密性への影響(C) | なし |
| 完全性への影響(I) | なし |
| 可用性への影響(A) | 低 |
| 全ての特権を取得 | いいえ |
| ユーザー権限を取得 | いいえ |
| その他の権限を取得 | いいえ |
| ユーザー操作が必要 | いいえ |
| 構成1 | 以上 | 以下 | より上 | 未満 | |
| cpe:2.3:a:google:tensorflow:2.3.0:*:*:*:-:*:*:* | |||||
| タイトル | Tensorflow における到達可能なアサーションに関する脆弱性 |
|---|---|
| 概要 | Tensorflow には、到達可能なアサーションに関する脆弱性、および入力確認に関する脆弱性が存在します。 |
| 想定される影響 | サービス運用妨害 (DoS) 状態にされる可能性があります。 |
| 対策 | ベンダより正式な対策が公開されています。ベンダ情報を参照して適切な対策を実施してください。 |
| 公表日 | 2020年9月19日0:00 |
| 登録日 | 2021年4月9日16:52 |
| 最終更新日 | 2021年4月9日16:52 |
| Google TensorFlow 2.3.1 未満 |
| No | 変更内容 | 変更日 |
|---|---|---|
| 1 | [2021年04月09日] 掲載 |
2021年4月9日16:52 |